Науковий спеціаліст (машинне навчання) в Data Science UA

Вимоги: 3+ роки досвіду використання науки про дані для вирішення реальних проблем. Бакалавр/бакалавр інформатики, науки про дані, математики, фізики, інженерії, економіки, кількісних соціальних наук, біостатистики, статистики або інших технічних галузей. Добре розуміння технік машинного навчання, включаючи XGBoost, CatBoost, Random Forest тощо. Чудове розуміння процесу розробки моделі машинного навчання, включаючи вибір моделі, розробку функцій, вибір, налаштування параметрів, перехресну перевірку тощо. Відмінне знання стеку науки про дані Python, який використовується для дослідження аналізу, побудови моделей і побудови готових до виробництва конвеєрів машинного навчання. Практичні знання SQL і ML Flow. Гнучкість і прагнення вчитися – із захопленням вивчати нові домени/підходи. Здатність чітко повідомляти результати та блокувальники. Буде плюсом, якщо у вас є: Вчені ступені. Досвід роботи з програмною рекламою. Повне володіння SQL. Про нас: Data Science UA – це сервісна компанія, яка має потужний досвід роботи з даними та штучним інтелектом. Наш шлях розпочався у 2016 році з організації першої конференції Data Science UA, яка заклала основу для нашого розвитку. Протягом останніх 7 років ми старанно підтримували найбільшу спільноту Data Science у Східній Європі, яка може похвалитися мережею з понад 30 000 найкращих інженерів штучного інтелекту. Про клієнта: Компанія є лідером у міжканальній телевізійній рекламі. Вони надають найкращі у своєму класі дані, науку, програмне забезпечення та послуги для телебачення, потокового передавання та відеоігор, щоб забезпечити неперевершену простоту, прозорість і ефективність. Завдяки платформі TV+® компанія може охопити аудиторію як на лінійному, так і на підключеному телебаченні в гарантованому масштабі без зайвого дублювання. А за допомогою платформи PlayerWON™ компанія дозволяє брендам розширити охоплення, щоб зв’язатися з геймерами на комп’ютерах і консолях. Про посаду: ми шукаємо досвідченого та динамічного спеціаліста з обробки даних із допитливим і креативним мисленням, який приєднається до команди аналізу даних. Як фахівець із обробки даних ви будете тісно співпрацювати з іншими вченими, менеджерами з продукції та інженерами, щоб розробити найкращі в своєму класі наукові моделі та алгоритми, що розгортаються в масштабі. Ви станете частиною команди, яка створить багатоканальний телевізійний продукт компанії та допоможе компанії продовжити свій розвиток на захоплюючому та динамічному ринку. Ви витратите багато часу на пошуковий аналіз даних, а також співпрацюватимете з колегами, щоб розробити першокласні моделі прогнозування та алгоритми оптимізації. Ми пропонуємо: Пакет переваг. Можливість співпрацювати з динамічною, перспективною командою. Можливості постійного навчання залишайтеся в авангарді галузевих тенденцій і прогресу., [Побудуйте моделі для вимірювання міжканальної глядацької аудиторії, які інформують про прогнозування та оптимізацію медіа-кампаній., Проектуйте, створюйте та налаштовуйте моделі машинного навчання для прогнозування (наприклад, кількості показів, майбутнього споживання медіа тощо)., Виконайте пошуковий аналіз даних, використовуючи всі джерела даних, пов’язані з нашою міжканальною пропозицією (з боку попиту та сторони пропозиції). Співпрацюйте з командою інженерів у розширенні та постійному вдосконаленні нашої міжканальної пропозиції. Платформа телевізійних даних. Будьте в курсі останніх новин цифрової рекламиДослідження та практика. Повинен мати можливість спілкуватися з командами США.] Вимоги: Python, Data science, бакалавр бакалавра, методи навчання, машинне навчання, SQL