Науковий спеціаліст | POD в Xenoss

Xenoss, провідна компанія з розробки програмного забезпечення MarTech/AdTech, визнана серед 100 найкращих за версією Inc. 5000, шукає далекоглядного та досвідченого спеціаліста з обробки даних, щоб приєднатися до нашого захоплюючого нового напрямку послуг, пов’язаних із даними. Створивши спеціальні програмні рішення на основі штучного інтелекту для галузевих гігантів, таких як Activision Blizzard, Nestlé та Uber, ми використовуємо свій багатий досвід, щоб запропонувати комплексну інженерію даних, аналітику даних, науку про дані та послуги штучного інтелекту. Проект Ми створюємо медіа-платформу, яка використовуватиме прогнозні алгоритми для створення оптимізованих шляхів користувача на основі інформації про аудиторію та вміст. Це має покращити UX фірмового вмісту та підвищити KPI для кампаній з поінформованості про бренд і залучення користувачів. Технологія має дозволити залучення вмісту та аудиторії за допомогою шляху користувача, який плавно вбудований у вміст. Продукт адаптується до цільової аудиторії, щоб стимулювати індивідуальні подорожі аудиторії. Компоненти платформи Обсяг мінімально життєздатного продукту включає: AdServer із повною динамічною творчою оптимізацією (DCO) Функції керування даними, які містяться в DMP. Різні моделі машинного навчання (надаються клієнтом) Аналітика та звітність. Необхідні навички: ступінь бакалавра або магістра в галузі інформатики, інженерії, математики або пов’язаної галузі. Мінімум 5 років досвіду роботи в галузі науки про дані або пов’язаної з нею посади з перевіреним досвідом застосування методів машинного навчання до проблем реального світу. Досвід роботи з хмарними службами (AWS, Azure тощо) та інструментами розгортання ML. Знання Python, зокрема з класичним DS (NumPy, SciPy, Pandas, matplotlib, scikit-learn тощо). Знайомство з основними інструментами та фреймворками Deep Learning (TensorFlow/Keras, PyTorch). Знайомство зі статистичними методами та техніками, включаючи A Тестування /B. Рівень англійської мови Upper-Intermediate (письмовий та усний). Приємно мати: Знання сучасних архітектур нейронних мереж. Попередній досвід обробки природної мови або пошуку інформації. Робочі знання та практичний досвід розробки та підтримки систем рекомендацій. Знання та практичний досвід оптимізації регресії ( Лінійна регресія, нелінійна регресія, XGBoost, CatBoost, LightGBM та ін.). Досвід роботи в програмній рекламі. Обов’язки: тісно співпрацювати з командою, щоб зрозуміти бізнес-цілі та перетворити їх на наукові ініціативи даних. Проектувати, розробляти та підтримувати масштабовані рішення за допомогою найсучасніших технологій штучного інтелекту та машинного навчання. Встановлювати масштабовані, ефективні та автоматизовані процеси для аналізу та моделювання даних розробка. Чітко повідомляйте про переваги та обмеження моделей і можливостей AI/ML різним зацікавленим сторонам. Надавайте їм регулярні оновлення та інформацію. Що ви отримаєте. Можливість формувати майбутнє провідної рекламної технологічної компанії. Співпраця та динамічне робоче середовище з акцентом на інноваціях. Конкурентоспроможна заробітна плата та пакет пільг. Високий рівень свободи у прийнятті рішень. Можливість працювати з талановитою та захопленою командою.