Специалист по данным | ПОД в Xenoss

Xenoss, ведущая компания по разработке программного обеспечения MarTech/AdTech, входящая в число 100 лучших компаний Inc. 5000, ищет дальновидного и опытного специалиста по анализу данных, который мог бы присоединиться к нашему новому захватывающему направлению услуг, связанных с данными. Создав индивидуальные программные решения на базе искусственного интеллекта для таких гигантов отрасли, как Activision Blizzard, Nestlé и Uber, мы используем наш обширный опыт, чтобы предложить комплексную разработку данных, анализ данных, науку о данных и услуги искусственного интеллекта. ProjectWe создаем медиа-платформу, которая будет использовать алгоритмы прогнозирования. для создания оптимизированных пользовательских маршрутов на основе информации об аудитории и контенте. Она должна улучшить UX фирменного контента и повысить ключевые показатели эффективности для кампаний по повышению узнаваемости бренда и вовлечению пользователей. Технология должна обеспечивать привлечение контента и аудитории с помощью пользовательского пути, который органично встроен в контент. Продукт адаптируется к целевой аудитории, чтобы обеспечить индивидуальный путь аудитории. Компоненты платформы Объем минимально жизнеспособного продукта включает: AdServer с полной динамической креативной оптимизацией (DCO). Функциональность управления данными, найденную в DMP. Различные модели машинного обучения (предоставляемые Клиентом). Аналитика и отчетность. Требуемые навыки: степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук, инженерии, математики или смежных областях. Минимум 5 лет. Опыт работы в сфере обработки данных или связанной с ней роли, с подтвержденным опытом применения методов машинного обучения для решения реальных проблем. Опыт работы с облачными сервисами (AWS, Azure и т. д.) и инструментами развертывания машинного обучения. Знание Python, в частности классического DS (NumPy, SciPy, Pandas, matplotlib, scikit-learn и т. д.). Знакомство с основными инструментами и платформами глубокого обучения (TensorFlow/Keras, PyTorch). Знакомство со статистическими методами и техниками, включая A. /B тестирование. Уровень английского языка выше среднего (письменный и устный). Приятно иметь: Знание современных архитектур нейронных сетей. Предыдущий опыт работы в области обработки естественного языка или поиска информации. Практические знания и практический опыт разработки и поддержки рекомендательных систем. Знания и практический опыт в области регрессионной оптимизации ( Линейная регрессия, нелинейная регрессия, XGBoost, CatBoost, LightGBM и т. д.). Опыт программной рекламы. Обязанности: Работать в тесном контакте с командой, чтобы понять бизнес-цели и преобразовать их в инициативы по науке о данных. Проектировать, разрабатывать и поддерживать масштабируемые решения с использованием современных технологий искусственного интеллекта и машинного обучения. Установить масштабируемые, эффективные и автоматизированные процессы для анализа и моделирования данных. Развитие. Четко доносите до различных заинтересованных сторон преимущества и ограничения моделей и возможностей AI/ML. Регулярно предоставляйте им обновленную информацию и информацию. Что вы получите Возможность формировать будущее ведущей компании в области рекламных технологий. Совместная и динамичная рабочая среда с акцентом на инновации. Конкурентная заработная плата и пакет льгот. Высокий уровень свободы принятия решений. Возможность работать с талантливой и увлеченной командой.