Data Scientist

Общая информация о вакансии: В данный момент DAZN ищет талантливого и целеустремленного специалиста по данным, который поможет усовершенствовать наши рекламные стратегии в динамичной медиа среде. Эта роль является ключевой в процессе извлечения полезной информации из данных для повышения результативности наших маркетинговых усилий и роста доходов. Работая в тесном сотрудничестве с межфункциональными командами, вы будете возглавлять разработку и внедрение сложных предиктивных моделей и алгоритмов, в конечном итоге повышая эффективность наших рекламных усилий и увеличивая монетизацию.

Основные обязанности:

• Разработка и применение передовых аналитических моделей, алгоритмов и статистических методов для извлечения полезных сведений из больших наборов рекламных данных.
• Проведение разведочного анализа данных для выявления тенденций, закономерностей и возможностей, которые могли бы оптимизировать таргетинг рекламы, повысить вовлеченность пользователей и улучшить результаты кампаний.
• Осуществление тестирования A/B, моделирования атрибуции и других статистических методов для оценки влияния различных рекламных стратегий и выявления путей дальнейшей оптимизации.

• Создание предиктивных моделей и алгоритмов машинного обучения с целью совершенствования таргетинга рекламы, размещения объявлений и производительности кампаний.
• Плотное сотрудничество с командами по рекламным операциям, продукту и инженерии для интеграции решений, основанных на данных, в нашу рекламную структуру, тем самым оптимизируя управление рекламными запасами, сегментацию аудитории и прогнозы производительности.
• Оценка точности моделей и адаптация стратегий для постоянного совершенствования, мониторинга и валидации моделей.

Кто вы:

• Выдающийся решатель проблем с:
• Степенью бакалавра или магистра в области компьютерных наук, статистики, математики или другой STEM-специальности.
• Глубокими знаниями Python, включая библиотеки, необходимые для науки о данных, а также библиотеки машинного обучения, такие как pandas, numpy, scikit-learn и xgboost.
• Демонстрируемым опытом в создании и внедрении моделей машинного обучения в производство.
• Твердым опытом в очистке данных, подготовке, инженерии признак