Lead Data Engineer - Samsung Ads

Краткое описание позиции:
Samsung Ads, лидирующая компания в области рекламных технологий, ищет опытного Ведущего инженера по данным для повышения эффективности рекламы на нашей платформе. Эта ключевая роль предполагает сотрудничество с межфункциональными командами для совершенствования моделей атрибуции и улучшения измерения эффективности маркетинговых кампаний.

В качестве Ведущего инженера по данным в Samsung Ads, вы будете:

• Разрабатывать и внедрять сложные модели атрибуции для анализа влияния различных маркетинговых каналов на привлечение пользователей.
• Работать в тесном сотрудничестве с данными учеными, менеджерами продуктов и другими инженерами для доработки и улучшения методологий атрибуции.
• Проектировать и поддерживать масштабируемые и оптимизированные пайплайны данных для эффективного сбора, обработки и хранения данных.
• Переводить бизнес-требования в надежные технические решения через тесное сотрудничество с заинтересованными сторонами.
• Проводить А/В тестирование и анализ производительности для проверки и уточнения моделей атрибуции.
• Следить за актуальными тенденциями и новыми технологиями в моделировании атрибуции и рекламных технологиях.

Идеальный кандидат будет обладать:

• Степенью бакалавра или магистра в области компьютерных наук, науки о данных или в смежной области.
• Минимум 8 лет опыта работы (со степенью бакалавра) или 6 лет (со степенью магистра) или PhD с 3 годами опыта в моделировании атрибуции в индустрии рекламных технологий.
• Высокую техническую компетентность в таких языках программирования, как Python, Java или Scala.
• Опыт работы с Kubernetes, Flink, Apache Ignite и другими фреймворками для обработки потоковых данных.
• Профессиональные навыки в больших данных и технологиях баз данных, включая Hadoop, Spark, SQL и MapReduce.
• Опыт работы с инструментами оркестрации типа Airflow.
• Глубокое понимание статистических концепций и инструментов, актуальных для моделирования атрибуции.

Предпочтительные квалификации:

• Опыт применения методов машинного обучения в моделировании атрибуции.
• Знакомство с технологиями обработки данных в реальном времени и потоковой передачей данных.