Senior Data Scientist - Marketing Mix Modeling

Описание компании:

Blend360 - это компания мирового класса в области маркетинга, аналитики и технологий, нацеленная на достижение исключительных результатов для наших клиентов. Наш основной акцент - науки о данных, используя данные и прикладную математику для решения сложных бизнес-проблем. Blend360 известна своей исключительной командой, настроем на результат и доставлением высокоэффективных, устойчивых результатов. Если вы стремитесь решать сложные проблемы и доставлять выдающиеся результаты, и вам нравится изучать и применять инновационные методологии, присоединяйтесь к нам в Blend360.

Описание работы:

Будучи старшим научным сотрудником по моделированию маркетингового микса в Blend360, вы будете:

• Сотрудничать с лидерами практик и клиентами для понимания бизнес-проблем, контекста отрасли, источников данных, потенциальных рисков и ограничений.
• Переводить бизнес-проблемы в рабочие решения в области науки о данных, предлагая и оценивая различные подходы и их плюсы и минусы.
• Разрабатывать планы проектов, включая вехи, даты, ответственных, риски и планы на случай форс-мажора.
• Выполнять контроль качества входных и выходных данных МММ. Конвертировать наборы данных из созданных человеком форматов XLS в форматы ввода MMM и переводить выходные данные MMM в понятные форматы, такие как XLS и PPT.
• Отвечать на вопросы, связанные с MMM, от команд маркетинга, категории, каналов и товародвижения с помощью данных ученых MMM от Neustar.
• Обрабатывать данные из различных источников с использованием SQL, Spark и технологий больших данных в облаке.
• Собирать большие и сложные наборы данных от клиента и внешних источников для удовлетворения бизнес-требований.
• Создавать аналитические инструменты для предоставления практических рекомендаций по привлечению клиентов, операционной эффективности и другим ключевым бизнес-метрикам.
• Выполнять очистку данных и контроль качества, а также интегрировать данные на передовых платформах науки о данных.
• Проводить статистический анализ данных, включая исследовательский анализ данных и анализ данных, и документировать ключевые выводы и результаты для принятия решений.
• Обучать, проводить валидацию и кросс-валидацию предиктивных моделей и алгоритмов маш