Науковий спеціаліст | POD в Xenoss

Науковий спеціаліст | POD за кордоном, віддалено Xenoss, провідна компанія з розробки програмного забезпечення MarTech/AdTech, визнана серед 100 найкращих 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 наш великий досвід, щоб запропонувати комплексну інженерію даних, аналітику даних, науку про дані та послуги ШІ. Project Weare створює медіаплатформу, яка б використовувала прогнозні алгоритми для створення оптимізованих шляхів користувача на основі інформації про аудиторію та вміст. Це повинно покращити UX фірмового контенту та підвищити KPI для кампаній з підвищення впізнаваності бренду та залучення користувачів. Технологія має дозволити залучення контенту та аудиторії за допомогою шляху користувача, який плавно вбудований у контент. Продукт адаптується до цільової аудиторії, щоб здійснити індивідуальні подорожі аудиторії. Компоненти в рамках платформи для мінімально життєздатного продукту включають: AdServer із повною динамічною креативною оптимізацією (DCO) Функції керування даними, які містяться в DMPs Різні моделі машинного навчання (надаються Клієнтом) Аналітика та звітність Необхідні навички: ступінь бакалавра або магістра з комп’ютерних наук, інженерії, Математика або суміжна сфера. Мінімум 5 років досвіду роботи в галузі науки про дані або на відповідній посаді з підтвердженим досвідом застосування методів машинного навчання до проблем реального світу. Досвід роботи з хмарними сервісами (AWS, Azure тощо) та інструментами розгортання ML. Володіння Python, особливо з класичним DS (NumPy, SciPy, Pandas, matplotlib, scikit-learn тощо). Знайомство з основними інструментами та фреймворками глибокого навчання (TensorFlow/Keras, PyTorch). Знайомство зі статистичними методами та техніками, включаючи A/B тестування. Рівень англійської мови Upper-Intermediate (письмово та розмовно). 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 втілити їх у науково-дослідні ініціативи. Проектуйте, розробляйте та обслуговуйте масштабовані рішення за допомогою найсучасніших технологій штучного інтелекту та машинного навчання. Встановіть масштабовані, ефективні та автоматизовані процеси для аналізу даних і розробки моделей. Чітко повідомте різноманітним зацікавленим сторонам про переваги та обмеження моделей і можливостей AI/ML. Надавайте їм регулярні оновлення та інформацію. Що ви отримаєте Можливість формувати майбутнє провідної рекламної технологічної компанії. Динамічне робоче середовище для співпраці з фокусом на інноваціях. Конкурентна заробітна плата та пакет пільг. Високий рівень свободи прийняття рішень Можливість працювати з талановитою та захопленою командою.