Data Scientist (оптимізація) в Data Science UA

Data Scientist (оптимізація) віддалено Aboutus: Data Science UA є сервісною компанією з сильною наукою про дані та експертизою штучного інтелекту. Наш шлях розпочався у 2016 році з організації першої конференції Data Science UA, яка заклала основу для нашого розвитку. Протягом останніх 7 років ми старанно підтримували найбільшу спільноту Data Science у Східній Європі, яка може похвалитися мережею з понад 30 000 найкращих інженерів ШІ. Про клієнта: Компанія є лідером міжканальної телереклами. Вони передають найкращі в своєму класі дані, науку, програмне забезпечення та послуги для телебачення, потокового передавання та відеоігор, щоб забезпечити неперевершену простоту, прозорість і ефективність. Завдяки платформі TV+ компанія може охопити аудиторію як на лінійному, так і на підключеному ТБ у гарантованому масштабі без зайвого дублювання. А за допомогою платформи компанія дозволяє брендам розширити охоплення, щоб зв’язатися з геймерами на ПК та консолях. Про посаду: ми шукаємо досвідченого та динамічного Data Scientist з проникливим і креативним мисленням, щоб приєднатися до команди аналітики даних. Як науковець із обробки даних, ви тісно співпрацюватимете з іншими вченими, менеджерами з продуктів та інженерами, щоб розробити найкращі наукові моделі та алгоритми, що використовуються в масштабах. Ви станете частиною команди, яка створюватиме багатоканальний телевізійний продукт компанії та дасть змогу компанії продовжувати своє зростання на захоплюючому та динамічному ринку. Ви витратите багато часу на пошуковий аналіз даних, а також співпрацюватимете з колегами, щоб створити першокласні моделі прогнозування та алгоритми оптимізації. Ця посада знаходиться у Львові, Україна. Основна команда знаходиться у Львові та працює в основному віддалено, час від часу зустрічаючи команду в офісі. Вимоги: — 4+ роки досвіду використання математичної оптимізації для вирішення реальних проблем у таких галузях, як логістика, виробництво, фінанси чи подібних сферах. — Бакалавр/бакалавр з операційних досліджень, прикладної математики, промислової інженерії, комп’ютерних наук, даних, математики, фізики, інженерії, економіки, кількісних соціальних наук, біостатистики, статистики чи інших технічних галузей із великою увагою до математичної оптимізації. — Чудове розуміння методів математичної оптимізації, включаючи лінійне програмування, змішане цілочисельне програмування, опуклу оптимізацію, глобальну оптимізацію, евристичні методи тощо. — Чудове розуміння процесу розробки моделі оптимізації, включаючи формулювання задачі, розробку обмежень, вибір розв’язувача, налаштування параметрів, аналіз чутливості тощо — Чудове знання стеку даних Python з акцентом на бібліотеках оптимізації (наприклад, PuLP, Pyomo) для побудови моделей і досвіду створення готових рішень для оптимізації. — Практичні знання SQL для запитів і обробки даних, а також знайомство з інструментами оптимізації, такими як CPLEX, Gurobi або розв’язувачі з відкритим кодом. — Спритність і бажання вчитися — захоплення вивченням нових областей/підходів. — Здатність чітко повідомляти про складні результати оптимізації та блокувальники як технічній, так і нетехнічній аудиторії. Це буде плюсом, якщо у вас є: — Вчені ступені. — Досвід роботи з programmatic рекламою. — Повне володіння SQL. Обов'язки: — Побудова моделей для міжканального переглядувимірювання ефективності, яке дає змогу прогнозувати й оптимізувати медіа-кампанії. — Проектувати, створювати та налаштовувати моделі машинного навчання для прогнозування (наприклад, обсягу показів, майбутнього споживання медіа тощо). — Виконуйте пошуковий аналіз даних, використовуючи всі джерела даних, пов’язані з нашою міжканальною пропозицією (з боку попиту та з боку пропозиції). — Співпрацюйте з командою інженерів над розширенням і постійним вдосконаленням міжканальної платформи телевізійних даних. — Будьте в курсі останніх досліджень і практики цифрової реклами. — Потрібно вміти спілкуватися з командами, що базуються в США. Клієнт пропонує: —Можливість вийти на передову в рекламних технологіях, впливаючи на основні маркетингові рішення. — Інноваційне середовище для співпраці, де ваші внески мають значення. — Можливість працювати з пристрасною командою вчених, інженерів, менеджерів із продуктів і дизайнерів. — Культура, яка цінує навчання, зростання та прагнення досконалості.