Scientifique de Données Senior (Télétravail)

Description de l'entreprise

Vericast est une entreprise de big data. Nous recevons en moyenne plus de 100 milliards de signaux d'intention par jour, qui aident à générer une compréhension approfondie de l'intérêt d'une personne et des signaux sur le marché pour plus de 1 300 sujets d'intérêt. Cela est associé à un ciblage géographique solide, car plus de 30 milliards de signaux de localisation sont collectés chaque jour dans plus d'un million de magasins de détail et plus de 120 millions de ménages.

La science des données joue un rôle crucial dans la fourniture de nos solutions aujourd'hui et jouera un rôle plus important à l'avenir. Un projet typique de science des données a une solide base mathématique, une dimension exploratoire et un flux de travail basé sur les données. C'est également vrai chez Vericast. Nos projets de science des données reposent fortement sur l'apprentissage automatique, l'ingénierie des données et la modélisation. Nous construisons un avenir centré sur la confidentialité de la publicité numérique en nous concentrant sur le contenu web. Nous connectons le contenu web à l'intérêt du consommateur et à l'action, déterminant finalement quelles publicités sont affichées sur une page web.

Pour poursuivre notre voyage, nous recherchons des experts en science des données passionnés par l'utilisation de technologies de pointe et la conception de méthodes innovantes pour résoudre des problèmes uniques et complexes. En tant que Senior Staff Data Scientist chez Vericast, vos contributions nous aideront à rester à l'avant-garde de l'industrie AdTech.

Description du poste

Un Senior Staff Data Scientist est un expert pratique qui est passionné par tous les aspects de la science des données et peut contribuer en concevant, menant et intégrant des analyses de données à grande échelle provenant d'une grande variété de sources. Cela implique de convertir des exigences ambiguës en solutions concrètes pour explorer les données, concevoir et/ou appliquer les algorithmes appropriés, documenter les résultats et intégrer l'analyse dans des solutions, des systèmes et des plateformes de bout en bout. Une communication efficace avec d'autres disciplines est nécessaire. On attend des contributions à un niveau de résultats supérieur à celui des data scientists débutants et de niveau intermédiaire.

Responsabilités Clés

• Avoir un impact plus large en apportant des éclairages et un leadership efficace dans la science des données, les médias numériques et l'ingénierie des données. Cette personne aura les compétences pratiques pour être un contributeur individuel et l'expérience pour encadrer et diriger d'autres data scientists (25%).
• Agir souvent en tant que responsable technique, déterminant l'approche, les objectifs, les exigences, les fonctionnalités, les étapes clés, les tâches de mise en œuvre et les compromis des projets, plateformes et systèmes de science des données à grande échelle (25%).
• Agir en tant qu'expert en matière de science des données (ML/AI) et des technologies sous-jacentes (langages et systèmes de programmation) (15%).
• Concevoir, mener et intégrer des analyses de données à grande échelle provenant d'une grande variété de sources (15%).
• Travailler dans le cadre des pratiques Scrum dans les projets d'équipe (10%).
• Contribuer au processus d'embauche en évaluant les candidats de niveau supérieur, les entretiens d'équipe, les candidats au poste de manager, c'est-à-dire agir en tant que "Bar Raiser" (10%).

Qualifications

Éducation

• Baccalauréat dans une discipline quantitative (Informatique, Mathématiques, Ingénierie, Statistiques) (Requis)
• Master dans une discipline quantitative (Informatique, Mathématiques, Ingénierie, Statistiques) (Souhaité)
• Doctorat (Préféré)
• En l'absence des exigences d'éducation ci-dessus, une combinaison d'expérience et d'éducation sera considérée.

Expérience

• 8 à 10 ans d'expérience pertinente (Requise)

Connaissances/Compétences/Capacités

• Capacités analytiques solides, avec une expertise et une compréhension solide de plusieurs techniques statistiques/analytiques d'apprentissage automatique appliquées à grande échelle.
• Professionnalité technique dans les algorithmes de ML, les plateformes ML évolutives, les langages et les outils (Python, Spark, ML/Ops) dans un contexte d'entreprise est très souhaitable.
• Capacité à communiquer efficacement au sein d'équipes multidisciplinaires (par exemple, science des données, ingénierie et gestion de produits, direction de l'organisation).
• Une expérience préalable de l'application de la science des données dans la technologie du marketing numérique, la théorie des graphes, la confidentialité et les données de géolocalisation est un plus.

Informations supplémentaires

Salaire:160 000-175 000 $

La rémunération finale offerte pour le poste dépendra de plusieurs facteurs tels que le niveau de compétence, le coût de la vie, l'expérience et les responsabilités.

Vericast offre un généreux package de récompenses totales qui comprend une couverture médicale, dentaire et visuelle, un 401K et des PTO flexibles. Un large choix de prestations supplémentaires comme l'assurance vie, l'aide aux employés et l'assurance pour animaux domestiques est également disponible, sans oublier des collègues intelligents et sympathiques!

Chez Vericast, nous ne nous contentons pas d'accepter les différences - nous les célébrons, nous les soutenons et nous en profitons pour le bien de nos employés, de nos clients et de notre communauté. En tant qu'employeur garantissant l'égalité des chances, Vericast prend en compte les candidats pour tous les postes sans distinction de race, de couleur, de croyance, de religion, d'origine nationale ou d'ascendance, de sexe, d'orientation sexuelle, d'identité de genre, d'âge, de handicap, d'information génétique, de statut de vétéran, ou de toute autre classification protégée par la loi. Les candidats handicapés peuvent demander des aménagements pour compléter le processus de sélection en contactant notre équipe Acquisition de Talents à [email protected]. EEO is the law. Pour consulter vos droits en vertu de l'égalité des chances d'emploi, veuillez visiter: www.dol.gov/ofccp/regs/compliance/posters/pdf/eeopost.pdf.

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