Principal Data Scientist S

В Nielsen мы поддерживаем рост вашей карьеры, опираясь на партнерский подход. Присоединившись к нашей команде из почти 14 000 сотрудников, вы станете частью сообщества, где царит сотрудничество и которое ценит ваши достижения, понимая, что наш общий успех тесно связан с вашим личным прогрессом.

Наша приверженность в Nielsen выходит за рамки личностного роста и сосредотачивается на создании лучшего медиа-будущего для всех. Мы стремимся точно представлять все аудитории и анализировать их взаимодействие с контентом и рекламой. В качестве ключевого члена команды Data Science по аналитике кампаний Nielsen, вы будете решать важные задачи, отвечая на ключевые вопросы о эффективности маркетинга и влиянии рекламы.

Роль Ведущего научного сотрудника в области данных в нашей организации крайне важна. Мы ищем профессионала, который специализируется на разработке аналитических решений, математическом моделировании, статистических методах и процессах машинного обучения. Вы будете работать в динамичной, гибкой среде, тесно сотрудничая с инженерами-программистами для инноваций и улучшения решений, которые способствуют успеху наших клиентов в маркетинге и рекламе.

• Применять и корректировать различные статистические и эконометрические модели для прототипирования решений эффективности маркетинга.
• Вести исследования, проектирование и реализацию аналитических и математических методов для разработки передовых веб-платформ для аналитики.
• Писать, тестировать и уточнять модули для аналитических платформ Nielsen, используя инструменты такие как Python, R, SQL, Spark и продукты AWS.
• Работать с продвинутыми вычислительными и статистическими библиотеками, в том числе Spark MLlib, Scikit-learn, SciPy и StatsModels.
• Документировать методологии и представлять результаты как внутри, так и за пределами компании.
• Руководить и определять приоритеты проектов для небольших команд и наставничать вновь нанятых сотрудников.

• Продвинутая степень (PhD или магистр) по статистике, математике, инженерии или в смежной области.
• Не менее 10 лет опыта в статистическом анализе и/или Data Science.
• Глубокие знания в области байесовской и частотной статистики, эконометрических моделей и моделей обучения с учителем.
• Сильные нав