Leitender Datenwissenschaftler in Simulmedia

27. September 2024

Senior Data Scientist

Львів, віддалено

Simulmedia ist ein Vorreiter in der Welt der datengesteuerten Werbung und bekannt für seinen innovativen Optimierungsansatz Anzeigenplatzierungen und Kampagneneffektivität durch fortschrittliche Analyse- und maschinelle Lerntechniken. Unsere Mission ist es, den Werbesektor zu revolutionieren, indem wir es Marken ermöglichen, ihr Publikum effektiver zu erreichen.

Stellenbeschreibung:

Wir suchen einen erfahrenen und motivierten Senior Data Scientist zur Verstärkung unseres dynamischen Teams. Der ideale Kandidat verfügt über umfassende Fachkenntnisse in den Bereichen überwachtes Lernen, verstärkendes Lernen und Optimierungstechniken. Sie spielen eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung und Implementierung fortschrittlicher Modelle für maschinelles Lernen, der Gewinnung umsetzbarer Erkenntnisse und der Optimierung unserer Werbelösungen.

Diese Stelle befindet sich in Lemberg, Ukraine. Das Kernteam befindet sich in Lemberg und arbeitet hauptsächlich remote mit gelegentlichen Teambesprechungen im Büro.

Hauptaufgaben:

– Entwicklung und Implementierung fortschrittlicher überwachter und verstärkender Lernmodelle zur Verbesserung der Anzeigenausrichtung und Kampagnenleistung.

— Arbeiten Sie mit funktionsübergreifenden Teams zusammen, um Möglichkeiten für den Einsatz von maschinellem Lernen und Optimierungstechniken zur Lösung von Geschäftsproblemen zu identifizieren.

– Führen Sie umfassende Datenanalysen und Feature-Engineering durch, um Datensätze für maschinelle Lernaufgaben vorzubereiten.

– Wenden Sie Optimierungsalgorithmen an, um die Effektivität und Effizienz von Werbekampagnen zu verbessern.

– Bestehende Modelle bewerten und verfeinern, um deren Genauigkeit, Effizienz und Skalierbarkeit zu verbessern.

– Nutzen Sie statistische Techniken und Algorithmen für maschinelles Lernen, um große und komplexe Datensätze zu analysieren.

– Kommunizieren Sie Ergebnisse und Empfehlungen effektiv sowohl an technische als auch nichttechnische Interessengruppen.

– Bleiben Sie über die neuesten Fortschritte in den Bereichen maschinelles Lernen, Reinforcement Learning und Optimierungstechniken auf dem Laufenden.

– Arbeiten Sie mit Entwicklungsteams zusammen, um Modelle in Produktionssysteme zu integrieren.

– Überwachen, beheben und verbessern Sie die Leistung bereitgestellter Modelle.

— Betreuen Sie junge Datenwissenschaftler und tragen Sie zur kontinuierlichen Verbesserung der Datenwissenschaftspraxis im Unternehmen bei.

Qualifikationen:

Ausbildung:

– Bachelor- oder Master-Abschluss in Informatik, Statistik, Mathematik, Ingenieurwesen oder ein verwandtes Fachgebiet. Ein Doktortitel ist von Vorteil.

Erfahrung:

– 5+ Jahre Erfahrung in den Bereichen Datenwissenschaft oder maschinelles Lernen, mit einem starken Fokus auf überwachtes Lernen, verstärkendes Lernen und Optimierungstechniken.

Technische Fähigkeiten:

– Kenntnisse in Python.

– Ausgeprägtes Verständnis für die Arbeit mit relationalen Datenbanken und SQL.

– Erfahrung mit Bibliotheken für maschinelles Lernen wie scikit-learn, TensorFlow, PyTorch oder ähnlichem.

— Tiefes Verständnis der statistischen Modellierung und überwachter Lernalgorithmen (z. B. lineare Regression, logistische Regression, Entscheidungsbäume, Random Forests, SVMs, Gradient Boosting, neuronale Netze).

– PraxiserfahrungErfahrung mit Reinforcement-Learning-Algorithmen und Frameworks wie OpenAI Gym.

— Praktische Erfahrung mit Optimierungsalgorithmen (linear, nichtlinear, kombinatorisch usw.).

— Vertrautheit mit Cloud-Diensten, insbesondere AWS, ist ein Plus.

– Praktische Erfahrung mit Datenbearbeitungstools und -bibliotheken (z. B. Pandas, NumPy).

- Erfahrung im Umgang mit MLOps-Tools und -Praktiken, einschließlich Versionskontrolle, CI/CD und Containerisierung (Docker/Kubernetes), ist von Vorteil.

Weitere Fähigkeiten:

– Ausgeprägte Analyse- und Problemlösungsfähigkeiten.

— Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten mit der Fähigkeit, komplexe Konzepte einem unterschiedlichen Publikum klar zu artikulieren.

– Fähigkeit, in einer schnelllebigen Umgebung zu arbeiten und mehrere Prioritäten zu verwalten.

— Ausgeprägte organisatorische Fähigkeiten und Liebe zum Detail.

– Fähigkeit, junge Datenwissenschaftler zu betreuen und anzuleiten.

Wir freuen uns darauf, die verschiedenen Vergünstigungen und Vorteile für unser ukrainisches Team auszubauen. Weiteres wird während der Interviewphase besprochen!