Data Scientist

Что предстоит делать

Мы ищем Data Scientist, который присоединится к нашему клиенту — международной технологической компании в сфере AdTech со штаб-квартирой в Нью-Йорке и офисами по всему миру. Компания разрабатывает программное обеспечение для аналитики и верификации цифровой рекламы: её платформа оценивает качество каждого показа рекламы — предотвращает рекламное мошенничество, обеспечивает безопасность и уместность бренда, а также проверяет видимость и геотаргетинг. Среди её клиентов — некоторые из крупнейших мировых брендов, такие как Vodafone и Mondelez. Data Scientist возьмёт на себя ответственность за улучшение существующих моделей, построение статистически надёжных решений и преобразование бизнес-задач в математические задачи, интегрируемые в платформу.

• Улучшать, тонко настраивать и непрерывно совершенствовать существующие решения для моделирования, включая кастомизацию open-source библиотек под требования проекта;
• Проводить разведочный анализ данных и feature engineering для построения статистически надёжных, интерпретируемых моделей, отражающих знание предметной области;
• Следить за новыми методами и лучшими практиками в области causal inference и экспериментального дизайна;
• Преобразовывать сложные бизнес-задачи в чётко определённые математические задачи и доносить результаты в виде понятных инсайтов и практических рекомендаций до внешних стейкхолдеров;
• Участвовать в code review и давать обратную связь по архитектуре моделей, системному дизайну и технической реализации;
• Сотрудничать с продуктовыми и инженерными командами для интеграции решений data science в платформу компании.

Что ждём от вас

• 5+ лет релевантного отраслевого опыта при наличии степени бакалавра (BA или BSc) в области науки или инженерии, либо 2+ года профессионального опыта при наличии степени магистра (MSc) или PhD в смежной области;
• Твёрдое понимание методов регрессии, статистической проверки гипотез и экспериментального дизайна;
• Сильный практический опыт работы с научной экосистемой Python: NumPy, Pandas, Statsmodels, Matplotlib и аналогичными библиотеками;
• Сильные коммуникативные навыки и умение ясно объяснять сложные концепции;
• Проактивный, любознательный и самомотивированный подход с искренним интересом к непрерывному обучению;
• Готовность к периодическим вечерним встречам (19:00–21:00 по киевскому времени);
• Свободный английский (C1).
• Будет плюсом:
• Опыт написания SQL-запросов для извлечения, преобразования и анализа данных;
• Практические знания байесовских методов и их применения к прогнозному моделированию;
• Опыт работы с AWS;
• Практический опыт работы с фреймворками вероятностного программирования, такими как STAN, PyMC или NumPyro;
• Понимание маркетинговой аналитики: распределение бюджета кампаний, измерение эффективности и оптимизация маркетингового бюджета.

Что предлагаем