Datenwissenschaftler | POD in Xenoss

Xenoss, ein führendes MarTech/AdTech-Softwareentwicklungshaus, das zu den Top 100 der Inc. 5000 zählt, sucht einen visionären und versierten Datenwissenschaftler, der sich unserer spannenden neuen Richtung im Bereich datenbezogener Dienstleistungen anschließt. Nachdem wir maßgeschneiderte KI-gesteuerte Softwarelösungen für Branchenriesen wie Activision Blizzard, Nestlé und Uber entwickelt haben, nutzen wir unsere umfangreiche Erfahrung, um umfassende Datentechnik, Datenanalyse, Datenwissenschaft und KI-Dienste anzubieten. ProjectWir erstellen eine Medienplattform, die prädiktive Algorithmen verwendet um optimierte Benutzerreisen basierend auf Zielgruppen- und Inhaltsinformationen zu erstellen. Es sollte die UX von Markeninhalten verbessern und KPIs für Kampagnen zur Markenbekanntheit und Benutzereinbindung erhöhen. Die Technologie sollte die Gewinnung von Inhalten und Zielgruppen mit einer Benutzerreise ermöglichen, die nahtlos in den Inhalt integriert ist. Das Produkt passt sich an die Zielgruppe an, um maßgeschneiderte Zielgruppenreisen zu ermöglichen. Die Komponenten innerhalb der Plattform Der Umfang des minimal lebensfähigen Produkts umfasst: AdServer mit vollständiger dynamischer kreativer Optimierung (DCO) Datenverwaltungsfunktionen in DMPs Verschiedene Modelle für maschinelles Lernen (vom Kunden bereitgestellt) Analyse und Berichterstellung Erforderliche Fähigkeiten: Bachelor- oder Master-Abschluss in Informatik, Ingenieurwesen, Mathematik oder einem verwandten Bereich. Mindestens 5 Jahre Erfahrung in einer Datenwissenschaft oder einer verwandten Rolle mit einer nachgewiesenen Erfolgsbilanz bei der Anwendung von Techniken des maschinellen Lernens auf reale Probleme. Erfahrung mit Cloud-Diensten (AWS, Azure usw.) und ML-Bereitstellungstools. Kenntnisse in Python, insbesondere mit dem klassischen DS-Stack (NumPy, SciPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn usw.). Vertrautheit mit den wichtigsten Deep-Learning-Tools und Frameworks (TensorFlow/Keras, PyTorch). Vertrautheit mit statistischen Methoden und Techniken, einschließlich A /B-Test. Oberes bis mittleres Englischniveau (schriftlich und mündlich). „Nice to have“: Kenntnisse moderner Architekturen neuronaler Netze. Vorherige Erfahrung in der Verarbeitung natürlicher Sprache oder im Informationsabruf. Arbeitskenntnisse und praktische Erfahrung in der Entwicklung und Wartung von Empfehlungssystemen. Kenntnisse und praktische Erfahrung in der Regressionsoptimierung ( Lineare Regression, nichtlineare Regression, XGBoost, CatBoost, LightGBM usw.).Erleben Sie inprogrammatische Werbung. Aufgaben: Arbeiten Sie eng mit dem Team zusammen, um Geschäftsziele zu verstehen und sie in datenwissenschaftliche Initiativen umzusetzen. Entwerfen, entwickeln und warten Sie skalierbare Lösungen unter Verwendung modernster KI- und ML-Techniken. Etablieren Sie skalierbare, effiziente und automatisierte Prozesse für die Datenanalyse und -modellierung Entwicklung. Kommunizieren Sie die Vorteile und Grenzen von KI/ML-Modellen und -Fähigkeiten einer Vielzahl von Interessengruppen klar. Bieten Sie ihnen regelmäßig Updates und Einblicke. Was Sie bekommen: Die Möglichkeit, die Zukunft eines führenden Adtech-Unternehmens zu gestalten. Ein kollaboratives und dynamisches Arbeitsumfeld mit Fokus auf Innovation. Wettbewerbsfähiges Gehalts- und Leistungspaket. Hohes Maß an Entscheidungsfreiheit.