Data Scientist (Python, PySpark, SQL)

Обзор компании: В Nielsen мы понимаем, что личный рост и карьерное развитие - это совместные усилия. Быть частью нашей команды - это значит присоединиться к динамичному сообществу почти 14 000 сотрудников, нацеленных на ваш успех. Мы процветаем, принимая новые идеи и инновационные подходы, что означает, что мы добиваемся успеха, когда добиваетесь его и вы. Если вы готовы подпитывать свой карьерный путь, Nielsen - это место для вас!

В роли Data Scientist в Nielsen вы будете играть ключевую роль в объединении миров науки о данных, разработки программного обеспечения и инженерии данных. Если вам нравится создавать модели в больших масштабах, разрабатывать программное обеспечение продуктового уровня в облаке и овладевать машинным обучением, эта роль для вас. Мы ищем людей с интеллектуальным любопытством, которые стремятся учиться и делиться знаниями в нашей команде.

• Разработка передовых решений для измерения и планирования для разнообразной клиентской базы, включая издателей, рекламодателей и агентства.
• Руководство проектами по науке о данных от начала до внедрения, обеспечивая воспроизводимость на каждом этапе.
• Обслуживание и развертывание данных в потоках и моделях в производственной среде.
• Сотрудничество с межфункциональными командами для внедрения методологий в производство, обеспечивая их валидность и оптимизацию.
• Эффективное общение сложных методологий и результатов с различной аудиторией.
• Исследование новых методологий для измерения аудитории на множественных платформах с акцентом на анализе тенденций, импутации данных и уменьшении предвзятости, среди прочего.
• Постоянная разработка и поддержка новых проектов путём эффективного изучения и обработки данных.
• Обеспечение высокого качества данных и быстрая реакция на производственные проблемы.
• Создание и поддержание полной документации по методологиям и процессам кодирования.

• 0-3 года опыта работы с Python, PySpark, SQL.
• Крепкая академическая подготовка в области науки о данных, статистики, инженерии, прикладной математики или смежных областях.
• Владение инструментами вроде Git, Gitlab, JIRA и Confluence.
• Опыт работы с облачными сервисами, такими как AWS или Google Cloud, предпочтителен.
• Прочное понимание статистики, машинного обучения и манипуляции данными.