Titan OS розробляє незалежну європейську операційну систему для підключених телевізорів, співпрацюючи з виробниками телевізорів і постачальниками контенту, щоб зробити перегляд більш персоналізованим і зручним. Платформа компанії, орієнтована на контент, об’єднує потокові сервіси та лінійні телеканали, допомагаючи глядачам знаходити, що подивитися, за допомогою персоналізованих рекомендацій і отримувати доступ до контенту з одного пульта. Компанія також надає виробникам пристроїв і мовникам інструменти для налаштування інтерфейсу, інтеграції застосунків і каналів, а також монетизації аудиторії завдяки можливостям розподілу доходів.
Провідний спеціаліст із даних, моделювання аудиторії CTV — Titan OS (гібридний формат, Барселона)
Розробляйте прогнозні моделі аудиторії для рекламної платформи Connected TV на базі Titan OS. Застосовуйте теорію вибірки та машинне навчання, щоб екстраполювати клієнтські сукупності за неповними даними.
Опис
- Розширювати початкові та вибіркові аудиторії до цінних когорт у ширшій сукупності користувачів Connected TV
- Застосовувати зважування, калібрування, MRP та ієрархічні методи для надійної екстраполяції за неповними або нерепрезентативними вибірками
- Розробляти моделі схильності, класифікації, подібності, ранжування та positive-unlabelled для пошуку користувачів із високою спорідненістю до початкових аудиторій
- Створювати надійні поведінкові й контекстні ознаки на основі масштабних даних про події, обмежуючи витік цільової змінної та нестабільність моделей
- Досліджувати зміщення відбору, прогалини охоплення та зсув коваріат, а також пояснювати невизначеність оцінок аудиторії
- Оцінювати приріст, точність і повноту, калібрування та стабільність за допомогою відкладених вибірок, часового й географічного тестування та спостережуваних результатів кампаній
- Впроваджувати успішні моделі через масштабовані конвеєри з контролем версій, виявленням дрейфу, моніторингом і перенавчанням
- Працювати з командами продукту, комерційного напряму та інженерії, водночас встановлюючи суворі стандарти моделювання для всієї команди Data
Вимоги
- Мати щонайменше 8 років професійного досвіду в Data Science, прикладній статистиці, кількісних дослідженнях, економетриці або близькій дисципліні
- Мати глибокі статистичні знання, зокрема теорії вибірки, оцінювання, статистичного висновку, теорії ймовірностей, кількісної оцінки невизначеності та планування експериментів
- Мати значний досвід узагальнення вибірок на генеральні сукупності із застосуванням постстратифікації, ітеративного пропорційного підбору, калібрування або зважування за схильністю, ієрархічних моделей чи MRP
- Мати практичний досвід розроблення ML-моделей пошуку схожих користувачів на основі початкових аудиторій, вибірок із CRM або клієнтських даних чи відомих конвертованих користувачів із використанням методів схильності, класифікації, подібності, ранжування або positive-unlabelled
- Застосовувати передові методи машинного навчання та створення ознак, зокрема GLM, XGBoost або LightGBM, ансамблі, ембеддинги й масштабні масиви поведінкових даних
- Валідувати моделі за допомогою lift або gains, precision@K або recall@K, калібрування ймовірностей, A/B-тестування, аналізу стабільності та моніторингу дрейфу
- Вільно володіти Python і SQL, зокрема scikit-learn, pandas та NumPy
- Досвід роботи з хмарними платформами для масштабної обробки даних і промисловим ML або MLOps буде значною перевагою
- Уміти чітко комунікувати та мати сильну кількісну базу
- Мати ступінь BS або MS у релевантній кількісній галузі; PhD буде перевагою, але не є обов’язковим
Переваги
- Конкурентна компенсація
- Приватне медичне страхування
- Доброзичливе, різноманітне та міжнародне робоче середовище
- Можливості професійного розвитку завдяки складним завданням у швидкозростаючій індустрії Connected TV
- Можливість приєднатися до добре профінансованої компанії, що швидко зростає, на ранньому етапі та допомагати формувати продукт і бізнес, які, як очікується, впливатимуть на мільйони людей