Data Scientist

Kargo об'єднує провідні світові бренди та преміальних видавців на мобільних пристроях завдяки інноваційним форматам реклами. У Кargo ми поєднуємо найкращі таланти та креативність, щоб виділитися та забезпечити видатні результати. Наш унікальний підхід відображений у нашому інклюзивному та різноманітному робочому середовищі. Ми пишаємося різноманіттям і забезпечуємо рівні можливості для всіх співробітників, незалежно від раси, кольору шкіри, релігії, статі, сексуальної орієнтації, гендерної ідентичності, сімейного стану, віку, національного походження, статусу ветерана, інвалідності або будь-якого іншого юридично захищеного статусу. Ми також надаємо розумні умови для людей з інвалідністю протягом усього процесу подання заяв і періоду працевлаштування. Будь ласка, зв'яжіться з нами для відповідних запитів.

Kargo має глобальну команду з 400 професіоналів у Нью-Йорку, Чикаго, Остіні, Далласі, Лос-Анджелесі, Сіднеї, Окленді, Ірландії та Лондоні. Ми постійно розширюємося, тому стежте за оновленнями щодо нашої зростаючої команди та нових локацій.

Дізнайтеся більше про Kargo, завітавши на наш веб-сайт за адресою www.kargo.com. Слідкуйте за нами у соціальних мережах: Instagram (@kargomobile), Twitter (@kargo) та LinkedIn (Kargo).

Kargo шукає Data Scientist, який прагне зробити значний внесок через практичні дослідження та розробки. Ідеальний кандидат володіє глибокими знаннями математичних і статистичних методів і має доведені здібності до вирішення складних проблем. Страсть до роботи з великими наборами даних і здатність до креативного мислення є важливими. У Kargo наші фахівці з даних та інженери керуються своєю пристрастю до даних, технологій і побудови моделей.

Ця роль підтримає команду Data Science у вирішенні невирішених завдань. Як Data Scientist у Kargo, ви будете використовувати свої знання в галузі аналітики, статистики та комп’ютерних наук для розробки нових алгоритмів і продуктів з даних, що покращують прийняття рекламних рішень і їхні результати.

• Розуміти унікальні виклики продуктів Kargo та розробляти спеціальні рішення, що виходять за межі загальних алгоритмів.
• Залучатися до повного циклу розробки програмного забезпечення: дослідження, дизайн, розробка, контроль якості, розгортання, експериментування та аналіз.
• Співпрацювати з різними дисциплінами для вирішення складних завдань і комунікації своїх висновків для нетехнічної аудиторії.
• Писати код на рівні виробництва для проведення експериментів, прототипування нових продуктів з даних та застосування алгоритмів машинного навчання до великих наборів даних.

• Розв'язувач проблем з просунутими кількісними навичками, бажано з на