Datenwissenschaftler | POD in Xenoss

Datenwissenschaftler | POD за кордоном, віддалено Xenoss, ein führendes MarTech/AdTech-Softwareentwicklungshaus, das zu den Top 100 der Inc. 5000 zählt, ist auf der Suche nach einem visionären und versierten Datenwissenschaftler, der sich unserer spannenden neuen Ausrichtung 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. Project Wear erstellt eine Medienplattform, die prädiktive Algorithmen verwendet, um optimierte Benutzerreisen basierend auf Zielgruppen- und Inhaltsinformationen zu erstellen. Es sollte die UX von Markeninhalten verbessern und die KPIs für Markenbekanntheits- und Benutzerengagement-Kampagnen erhöhen. Die Technologie sollte die Akquise 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. Zu den Komponenten innerhalb des Plattformumfangs für das Minimum Viable Product gehören: AdServer mit vollständiger dynamischer kreativer Optimierung (DCO) Datenverwaltungsfunktionalität in DMPs Verschiedene Modelle für maschinelles Lernen (vom Kunden bereitgestellt) Analyse und Berichterstellung Erforderliche Fähigkeiten: Bachelor- oder Master-Abschluss in Informatik, Ingenieurwesen, Mathematik, ein verwandtes Fachgebiet. Mindestens 5 Jahre Erfahrung in einer Datenwissenschaft oder einer verwandten Rolle, mit nachweislicher 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 im Umgang mit dem klassischen DS (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-Tests. Oberes bis mittleres Englischniveau (schriftlich und mündlich). Nice tohave: Kenntnisse moderner neuronaler Netzwerkarchitekturen. Vorherige Erfahrung in der Verarbeitung natürlicher Sprache oder im Informationsabruf. Berufskenntnisse 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 die Geschäftsziele zu verstehen und sie in datenwissenschaftliche Initiativen umzusetzen. Entwerfen, entwickeln und warten Sie skalierbare Lösungen mithilfe modernster KI- und ML-Techniken. Etablieren Sie skalierbare, effiziente und automatisierte Prozesse für die Datenanalyse und Modellentwicklung. Kommunizieren Sie die Vorteile und Grenzen von KI/ML-Modellen und -Funktionen klar und deutlich gegenüber einer Vielzahl von Interessengruppen. Stellen Sie ihnen regelmäßig Updates und Einblicke zur Verfügung. Was erhalten Sie? Die Möglichkeit, die Zukunft eines führenden Adtech-Unternehmens mitzugestalten. Ein kollaboratives und dynamisches Arbeitsumfeld mit Fokus auf Innovation. Wettbewerbsfähiges Gehalts- und Leistungspaket. Hohes Maß an Entscheidungsfreiheit. Die Chance, mit einem talentierten und leidenschaftlichen Team zusammenzuarbeiten.