Науковець-даних

Опис компанії

Re:Sources – це основа Publicis Groupe, третьої за величиною комунікаційної групи в світі. Заснована в 1998 році як невелика команда, що обслуговувала кілька компаній Publicis Groupe, Re:Sources виросла до понад 4 000 співробітників, які надають послуги високого класу для рекламних, PR, медіа, охорони здоров'я та цифрових маркетингових агентств. Ми надаємо технологічні рішення та корпоративні послуги, включаючи фінанси, бухгалтерію, юридичні послуги, соціальні пакети, закупівлі, податки, нерухомість, скарбницю та управління ризиками, щоб допомогти агентствам Publicis Groupe виконувати те, в чому вони найкращі: створювати та інновації для своїх клієнтів.

Додатково до щоденного надання основних послуг нашим агентствам, Re:Sources проектує та розвиває платформи, додатки та інструменти для збільшення продуктивності, сприяння співпраці та професійного та особистого зростання. Ми постійно еволюціонуємо, щоб бути в курсі зі змінами в комунікаційній галузі, і ми на основі глобального духу інновацій. З нашою підтримкою, агентства Publicis Groupe продовжують створювати та виконувати нагороджувані рекламні кампанії для своїх клієнтів.

Опис посади

Ми шукаємо досвідченого Data Scientist з відповідними галузевими знаннями (MarTech та AdTech), щоб приєднатися до нашої команди розробників та моделювання, щоб допомогти в реалізації проектів для Dynamic Content Engine, платформи, розробленої для автоматизації доставки та оптимізації відео в програмні платформи попиту.

Про команду

Команда – це різноманітна група експертів з машинного навчання, AI, моделювання зображень та інших галузей науки про дані. Ми працюємо безпосередньо з основними підприємствами для концептуалізації та створення інноваційних застосувань даних, додаючи цінність до групи та потенційно порушуючи поточні процеси та бізнес-моделі.

Про роль

Працюючи в особливо співпрацюєму (наразі віртуальному) середовищі, ви будете підтримувати основну команду розробників DCE в розробці та доставці зобов'язань клієнтів для початкових проектів клієнтів після POC-випробувань. Вам потрібно буде бути підприємницьким, працездатним, здатним працювати з провідним інженером та командою для конструювання проекту, ідентифікації та доповіді про будь-які проблеми, та співпраці з командою для їх вирішення.

Обов'язки

• Сфокусованість на доставці та оптимізації проектів на Facebook, Google’s DV360 та інших AdTech платформах.
• Подача і презентація результатів та розробок ясно та ефективно, як усно, так і письмово.
• Проведення керованих досліджень функцій DCE та публікація результатів для внутрішніх та зовнішніх зацікавлених сторін.
• Допомога основній команді продукту DCE у продуктизації POC.
• Підтримка основної команди розробки DCE в додаткових робочих напрямках.

Кваліфікація

Успішний кандидат матиме різноманітний комплект навичок, включаючи

• 6+ років загального досвіду в області науки про дані.
• Принаймні 6+ років досвіду в області моделювання візуального та відео контенту.
• Принаймні 6+ років досвіду в області моделювання даних та аналітики.
• Принаймні 5+ років досвіду в розробці Python.
• Досвід в перетворенні наукових кодів на коди готові до виробництва. Важливо, щоб кандидат міг написати код Python високого рівня. Добре логування, управління пам'яттю, паралельна обробка, управління моделями - ось деякі навички, які ми очікуємо від кандидата.
• Галузевий досвід доставки алгоритмів та виробництва проектів з науки про дані.
• Вміння працювати з неструктурованими даними та отримувати дані з різних джерел, таких як REST/SOAP фреймворки.
• Досвід роботи з широко використовуваними пакетами аналітики даних та моделювання. (scikit-learn, pytorch, huggingface, pandas, gensims, skopt тощо.)
• Розуміння та практичний досвід оптимізації, добування даних, машинного навчання, глибокого навчання та техніки обробки зображень.
• Досвід роботи з популярними базами даних SQL/NoSQL (MongoDB, Postgress, Firebase, Redis).
• Досвід роботи з REST архітектурами та відповідними бібліотеками python (FastAPI, Pydantic, mypy, flake8).
• Вміння в роботі в дистанційній структурі команди.
• Здатність пристосовуватися до крайніх термінів виконання робіт та виробничих потреб товарів.
• Добрі комунікативні та презентаційні навички, необхідність повідомляти про свої дослідження та ідеї є обов'язковою.

Вони також матимуть

• Досвід в різних типах програмування (імперативне, об'єктно-орієнтоване, функціональне та декларативне)
• Досвід роботи в багатопоточному та конкурентному середовищі та з неблокуючими та подійними системами
• Знання шаблонів проектування програмного забезпечення та шаблонів архітектури підприємств
• Розуміння швидких методів розробки додатків та технік для критичних рішень.

Бажано мати

• Досвід роботи з безперервною інтеграцією, системами контролю версій та облачними сервісами (наприклад, Windows Azure, Amazon AWS, Docker, Kubernetes)
• Досвід роботи з відкритими моделями візуального контенту (AWS Rekognition)
• Досвід роботи з програмним забезпеченням для аналітики даних (Tableau, Google Data Studio).