Titan OS phát triển một hệ điều hành châu Âu độc lập cho TV kết nối, hợp tác với các nhà sản xuất TV và nhà cung cấp nội dung để mang đến trải nghiệm xem được cá nhân hóa và dễ điều hướng hơn. Nền tảng ưu tiên nội dung của công ty kết hợp các dịch vụ phát trực tuyến và kênh truyền hình tuyến tính, giúp người xem khám phá nội dung phù hợp thông qua các đề xuất được điều chỉnh riêng và truy cập nội dung chỉ bằng một điều khiển từ xa. Titan OS cũng cung cấp cho các nhà sản xuất thiết bị và đơn vị phát sóng các công cụ tùy chỉnh giao diện, tích hợp ứng dụng và kênh, cũng như kiếm tiền từ khán giả thông qua các cơ hội chia sẻ doanh thu.
Chuyên gia Khoa học Dữ liệu Cấp cao, Mô hình hóa Khán giả CTV – Titan OS (Làm việc kết hợp tại Barcelona)
Phát triển các mô hình khán giả dự đoán cho nền tảng quảng cáo TV kết nối của Titan OS. Sử dụng lý thuyết lấy mẫu và học máy để ngoại suy quy mô khách hàng từ dữ liệu không hoàn hảo.
Mô tả
- Mở rộng các nhóm khán giả hạt giống và mẫu thành những phân khúc có giá trị cao trong toàn bộ tập hợp người dùng TV kết nối
- Sử dụng các kỹ thuật gán trọng số, hiệu chỉnh, MRP và mô hình phân cấp để ngoại suy đáng tin cậy từ các mẫu không hoàn hảo hoặc không đại diện
- Phát triển các mô hình xu hướng, phân loại, tương đồng, xếp hạng và tích cực-chưa gán nhãn để tìm người dùng có mức độ phù hợp cao với khán giả hạt giống
- Xây dựng các đặc trưng hành vi và ngữ cảnh đáng tin cậy từ dữ liệu sự kiện quy mô lớn, đồng thời hạn chế rò rỉ mục tiêu và sự bất ổn của mô hình
- Điều tra sai lệch lựa chọn, khoảng trống bao phủ và sự dịch chuyển hiệp biến, đồng thời giải thích mức độ không chắc chắn trong các ước tính khán giả
- Đánh giá mức tăng, độ chính xác và độ thu hồi, hiệu chỉnh và tính ổn định thông qua các tập giữ lại, kiểm thử theo thời gian và địa lý, cũng như kết quả chiến dịch thực tế
- Triển khai các mô hình thành công thông qua các quy trình có khả năng mở rộng, kèm kiểm soát phiên bản, phát hiện lệch, giám sát và huấn luyện lại
- Phối hợp với các nhóm Sản phẩm, Thương mại và Kỹ thuật, đồng thời thiết lập các tiêu chuẩn mô hình hóa nghiêm ngặt trong toàn bộ nhóm Dữ liệu
Yêu cầu
- Có ít nhất 8 năm kinh nghiệm chuyên môn trong Khoa học Dữ liệu, Thống kê Ứng dụng, Nghiên cứu Định lượng, Kinh tế lượng hoặc lĩnh vực liên quan chặt chẽ
- Có kiến thức thống kê chuyên sâu bao quát lý thuyết lấy mẫu, ước lượng, suy luận, xác suất, định lượng độ không chắc chắn và thiết kế thí nghiệm
- Có kinh nghiệm đáng kể trong việc khái quát hóa mẫu cho tổng thể bằng phân tầng hậu nghiệm, raking, hiệu chỉnh hoặc gán trọng số theo xu hướng, mô hình phân cấp hoặc MRP
- Có kinh nghiệm thực tế phát triển các mô hình người dùng tương đồng từ khán giả hạt giống, mẫu CRM hoặc khách hàng, hoặc những người đã chuyển đổi, bằng các phương pháp xu hướng, phân loại, tương đồng, xếp hạng hoặc tích cực-chưa gán nhãn
- Áp dụng học máy nâng cao và xây dựng đặc trưng với GLM, XGBoost hoặc LightGBM, mô hình tổ hợp, embedding và các tập dữ liệu hành vi lớn
- Xác thực mô hình bằng mức tăng hoặc lợi ích, precision@K hoặc recall@K, hiệu chỉnh xác suất, kiểm thử A/B, phân tích tính ổn định và giám sát độ lệch
- Sử dụng thành thạo Python và SQL, bao gồm scikit-learn, pandas và NumPy
- Kinh nghiệm với các nền tảng dữ liệu đám mây quy mô lớn và ML sản xuất hoặc MLOps là một lợi thế đáng kể
- Giao tiếp rõ ràng và có nền tảng định lượng vững chắc
- Có bằng BS hoặc MS trong lĩnh vực định lượng liên quan; bằng PhD là một lợi thế nhưng không bắt buộc
Phúc lợi
- Chế độ đãi ngộ cạnh tranh
- Bảo hiểm y tế tư nhân
- Môi trường làm việc thân thiện, đa dạng và quốc tế
- Cơ hội phát triển chuyên môn thông qua công việc đầy thử thách trong ngành TV kết nối đang tăng trưởng nhanh
- Cơ hội gia nhập sớm một công ty được cấp vốn tốt và tăng trưởng cao, đồng thời góp phần định hình một sản phẩm và doanh nghiệp dự kiến sẽ tác động đến hàng triệu người