Специалист по науке о данных и активации (м/ж)

О Fifty-five

Fifty-five - это уникальная компания в области обработки данных, которая помогает брендам в их трансформации через данные и ИИ. Мы улучшаем их маркетинговые операции с помощью наших специализированных консалтинговых и технологических услуг.

Выступая в роли стратегического элемента в области данных группы Brandtech, мы предоставляем широкий спектр услуг, сочетающих консалтинг в области стратегии, облачные сервисы, консалтинг в области медиа и клиентский опыт.

Наша команда состоит из более 400 специалистов в области цифровых технологий. Цифровые консультанты, специалисты по трекингу и медиа, инженеры и специалисты по данным тесно сотрудничают, чтобы предоставлять высококачественные консалтинговые услуги и техническую поддержку клиентам из различных отраслей по всему миру.

Мы сотрудничаем с рекламодателями, облегчая сбор, активацию и эксплуатацию данных. Наша цель - помочь организациям стать действительно омниканальными субъектами, оптимизирующими эффективность своей цифровой экосистемы в синергии с физическим миром.

Наш штаб-квартира находится в Париже, мы работаем в трех часовых поясах из наших десяти офисов, расположенных в Париже, Лондоне, Женеве, Милане, Шанхае, Гонконге, Шэньчжэне, Тайбэе, Сингапуре и Нью-Йорке. Fifty-five приоритетно относится к благополучию своих сотрудников, что способствовало нашему признанию в рейтинге Best Workplaces France в 2018 году.

О команде Data Science & Activation

Наша команда Data-Science and Activation (DS&A) функционирует на пересечении деловых, инфраструктурных и научных областей. Команда переводит бизнес-потребности в технические решения, включающие науку о данных, инжиниринг или оба, обеспечивая соблюдение лучших практик на протяжении всего процесса. Команда контролирует целостность цепочки значений данных, занимается техническими спецификациями, создает масштабируемость из моделей науки о данных и обеспечивает возможность действий выходных данных.

Кто Вы

Вы - амбициозный человек, увлеченный использованием обработки данных и машинного обучения для решения сложных бизнес-задач. Вам нравится создавать и развивать масштабируемые решения для данных, от сбора до создания информативных отчетов.

Получение бизнес-информации из данных требует более, чем сложного алгоритма ML. У вас есть всесторонние знания о решениях для данных, которые включают сбор, обработку, моделирование и активацию. Ваш опыт работы демонстрирует вашу способность проектировать и создавать прагматические решения, не забывая о более общей картине для направления проектов к достижимым бизнес-результатам. У вас есть определенное понимание облачных услуг и интерес к достижению повторяемости и масштабируемости.

В качестве специалиста по науке о данных и активации вы будете тесно сотрудничать с нашей консультационной командой, чтобы найти оптимальное решение для потребностей наших клиентов. Вы будете играть важную роль в нашей команде по науке о данных при создании функциональных моделей, обеспечивая качество входных данных, масштабируемость производства и возможность действий результатов.

Над чем Вы будете работать

• Разработка, тестирование и внедрение потоков обработки данных для заправки моделей машинного обучения, преобразование сырых данных в бизнес-ориентированные наборы данных, которые легко могут быть интерпретированы нашими учеными по данным. Вы будете соотносить данные из различных источников, чтобы генерировать специфические характеристики.
• Помощь команде аналитиков в изучении технических тем и SQL.
• Тесное сотрудничество с консультантами и инженерной командой для понимания и перевода бизнес-потребностей в технические требования. Вы будете использовать это понимание для определения требований и проектирования адаптированной архитектуры.
• Поддержка разработки алгоритмов машинного обучения и их масштабированного внедрения в облачной среде
• Обеспечение применения лучших инженерных практик во всей компании (контроль версий, контроль качества, мониторинг данных и моделей, непрерывная интеграция). Документирование проектных реализаций, обзор технических спецификаций и обеспечение их должного содержания со временем.

Как Вы будете работать

Мы считаем, что качество доставки определяется подходом, использованным в работе. На этой позиции ваши личные навыки и способности должны соответствовать следующим компетенциям:

• Прагматический подход: Проектирование технических проектов с деловой точки зрения и критическим взглядом. Задавайте вопросы о потребностях и рекомендуете то, что по вашему мнению, наилучшим образом подходит для требований. Должен быть баланс между технической оптимизацией и деловым прагматизмом
• Масштабируемость: Пропаганда и демонстрация лучших практик для повышения качества и точного планирования. Мы ценим масштабируемые решения и результаты, которыми можем гордиться.
• Командная работа и коммуникации: Быстро меняющаяся технологическая среда требует посвященного вклада в создание общих знаний.
• Пластичность знаний и навыков: Исследуйте новые фреймворки, вносите вклад в проекты по исследованию и разработке. Это помогает в активном обучении и применении специфических знаний в области для постоянного улучшения и развития ваших навыков

Требования

• Свободное владение французским языком
• Владение SQL, Python, BigQuery, и Git
• Знание dbt, VertexAI, Google Cloud APIs будет плюсом
• Понимание аналитики данных, обработки данных и статистики
• Предыдущий опыт работы в области маркетинговой аналитики будет плюсом

Преимущества

• Вступление в многонациональную, динамичную и быстро растущую команду
• Беспрерывное (и сертифицированное) обучение на экосистеме диджитал-технологий, которое начинается с первоначального обучения для новых сотрудников и продолжается с регулярными занятиями.
• Частное страхование здоровья через AXA
• Возмещение 50% транспортных расходов
• Гибкость работы на дому частично в течение недели
• Ежедневные ваучеры на обед на сумму €10
• 25 дней отпуска в год плюс банковские и общественные выходные в Великобритании
• Участие в спортивных и социальных мероприятиях, проводимых компанией
• Возможность участия во внутренних проектах, таких как Data Hive (технологии во благо), или в определенных сообществах, сосредоточенных на темах устойчивости, включения и разнообразия.