Присоединяйтесь к нашей команде в качестве старшего научного сотрудника по данным в Media.Monks
Обзор
В качестве лидера цифровых инноваций, Media.Monks ищет старшего научного сотрудника по данным, чтобы усилить наши возможности в области цифровых маркетинговых решений. Роль предполагает тесное сотрудничество с нашими командами аналитики, управления медиа-аккаунтами и инженерии решений для разработки передовых статистических моделей и решений в области инженерии данных.
Ключевые обязанности
- Разработка прогнозирующих моделей для оптимизации пользовательского опыта, генерации дохода и таргетинга рекламы с использованием передовых статистических методологий и машинного обучения.
- Развертывание и управление облачными ресурсами (Microsoft Azure, AWS, GCP) для анализа данных в больших масштабах.
- Построение и обслуживание конвейеров машинного обучения, от подготовки данных до внедрения в производство.
- Применение инструментов визуализации данных, таких как Power BI, Tableau и Looker, для предоставления выводов как клиентам, так и внутренним командам.
- Проведение тщательного data mining и подготовки данных для аналитических проектов, помогающее разработке надежных информационных моделей.
- Проектирование и управление экспериментами для проверки гипотез с высокой статистической строгостью и целостностью.
- Предоставление консультаций по лучшим методам внутреннего тестирования и методологиям оценки клиентам.
- Тесное сотрудничество с командами для поддержки новых предложений и проектов, обеспечивая, чтобы применение аналитических выводов эффективно влияло на бизнес-стратегии.
Предпочтительные навыки и квалификация
- Степень магистра или выше в количественной STEM-области, такой как компьютерные науки, математика или физика.
- Минимум 3 года опыта работы в области науки о данных, с акцентом на статистическом моделировании и машинном обучении.
- Подтвержденный опыт управления большими базами данных и использование статистического и ML-программного обеспечения (Python, R, SQL, Snowflake).
- Опыт работы в области цифровой аналитики в различных отраслях, включая розничную торговлю, банковское дело, страхование, телекоммуникации и автомобильную промышленность.
- Эффективные коммуникативные навыки для объяснения сложных данных неспециалистам.
- Амбиции не прекращать учить