Principal Data Scientist S

W Nielsen wspieramy rozwój Twojej kariery poprzez podejście oparte na partnerstwie. Jako część naszego zaangażowania w umocnienie Twojego sukcesu, zapraszamy Cię do dołączenia do naszego zespołu liczącego prawie 14 000 współpracowników. Stając się częścią naszej społeczności, będziesz uczestniczyć w środowisku współpracy, gdzie doceniamy Twoje osiągnięcia, rozumiejąc, że nasz wspólny sukces jest ściśle związany z Twoim indywidualnym postępem.

Nasze zaangażowanie w Nielsenie wykracza poza osobisty rozwój, koncentrując się na budowaniu lepszej przyszłości mediów dla wszystkich. Jesteśmy oddani dokładnemu reprezentowaniu wszystkich odbiorców i rozszyfrowywaniu ich interakcji z treścią i reklamą. Jako kluczowy członek zespołu Nielsen’s Campaign Analytics Data Science, będziesz podejmować wyzwania, które mają znaczenie, odpowiadając na kluczowe pytania dotyczące skuteczności marketingu i wpływu reklamy.

Rola Principal Data Scientist w naszej organizacji Data Science jest kluczowa. Poszukujemy profesjonalisty, który doskonale radzi sobie z prowadzeniem rozwoju rozwiązań analitycznych, specjalizując się w modelowaniu matematycznym, metodach statystycznych i procesach uczenia maszynowego. Będziesz pracować w dynamicznym, zwinym środowisku, współpracując ściśle z inżynierami oprogramowania, aby innowować i doskonalić rozwiązania, które napędzają sukces naszych klientów w dziedzinie marketingu i reklamy.

• Stosowanie i dostosowywanie różnorodnych modeli statystycznych i ekonometrycznych do prototypowania rozwiązań dotyczących skuteczności marketingu.
• Prowadzenie badań, projektowania i wdrażania metod analitycznych i matematycznych do tworzenia nowoczesnych platform analitycznych opartych na sieci.
• Pisanie, testowanie i udoskonalanie modułów dla platform analitycznych Nielsen, korzystając z narzędzi takich jak Python, R, SQL, Spark i produkty AWS.
• Praca z zaawansowanymi bibliotekami do obliczeń i statystyk, w tym Spark MLlib, Scikit-learn, SciPy i StatsModels.
• Dokumentowanie metodologii i prezentowanie wyników zarówno wewnętrznie, jak i zewnętrznie.
• Kierowanie i priorytetyzowanie projektów dla mniejszych zespołów oraz mentoring nowo zatrudnionych współpracowników.

• Zaawansowany stopień naukowy (PhD lub magister) w dziedzinie statystyki, matematyki, inżynierii lub pokrewnym kierunku.
• Co najmniej 10 lat doświadczenia w analizie statystycznej i/lub Data Science.
• Głęboka ekspertyza w statystyce Bayesowskiej i Frequentystycznej, modelach ekonometrycznych oraz modelach uczenia nadzorowanego.
• Mocne umiejętności programistyczne w Pythonie, Sparku, SQL-u lub innych nowoczesnych językach, z biegłością w korzystaniu z głównych bibliotek i technik uczenia maszynowego.
• Doświadczenie w pisaniu kodu produkcyjnego z wykorzystaniem pakietów do obliczeń naukowych (np. NumPy, SciPy, Scikit-learn).
• Znajomość narzędzi do zar