Brasilien
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Kayzen
Data Scientist (m/w/d)
Brasilien
São José da Laje, Alagoas, Brazil
PythonSQLDocker
Automatische Übersetzung. Prüfe das Original.
Über die Stelle
Europa, Remote
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Hallo👋Ich bin Puneet linkedin.com/in/puneetnline/, Mitgründer und CPO bei Kayzen, und suche nun einen Data Scientist, der unser Team verstärkt 🙌
Aber Moment, von Kayzen hast du noch nichts gehört?😃
Das Team
Du wirst mit einem sorgfältig ausgewählten, vielfältigen und global verteilten Data-Science-Team (wie Heiko linkedin.com/in/heiko-schmidle-42161038/, Chen linkedin.com/in/chen-levi-0081b417/) an verschiedenen machine-learning-Modellen arbeiten, die Terabytes von Daten verarbeiten und Milliarden von Anzeigenanfragen und Nutzern weltweit in Echtzeit bedienen. Wir sind hochmotiviert und vereint in unserem Bestreben, die milliardenschwere Ad-Tech-Branche zu revolutionieren. Wir möchten, dass du Teil unserer Reise als unser Data Scientist (m/w/d) wirst.
Du passt gut zu uns, wenn du dich mit den folgenden Prinzipien von Data Science und Machine Learning identifizieren kannst:
- Simplicity First: Wir legen Wert darauf, die besten Lösungen für Herausforderungen zu finden, anstatt Probleme an vorgegebene Lösungen anzupassen.
- Impact-Driven: Wir nutzen Machine Learning, um unser Produkt zu verbessern und die Leistung für unsere Kunden zu steigern, wobei wir uns stets auf greifbare Geschäftsergebnisse konzentrieren.
- Kollaborativer Geist: Unsere Teams bestehen aus Analysten, Ingenieuren und Data Scientists, weshalb starke Kommunikationsfähigkeiten für den Erfolg unerlässlich sind.
- Experimentierfreude: Wir glauben an die Kraft des Experimentierens, um kontinuierlich zu innovieren und unseren Ansatz zu verfeinern.
Kayzen ist eine mobile Demand-Side Platform (DSP), die sich der Demokratisierung von programmatischer Werbung verschrieben hat. Wir ermöglichen führenden Apps, Agenturen, Media-Buyern und Marken, programmatische Customer-Acquisition-, Retargeting- und Brand-Performance-Kampagnen über unsere Self-Service- und Managed-Service-Optionen durchzuführen. Aufbauend auf den drei Kernpfeilern Performance, Transparenz und Kontrolle, treibt Kayzen die weltweit besten Mobile-Marketing-Teams mit maßgeschneiderten Lösungen an, die das Geschäftswachstum fördern und einen Wettbewerbsvorteil verschaffen. Mit einem beispiellosen Umfang von 160B+ täglichen Anzeigenanfragen von über 1.6B+ einzigartigen Nutzern weltweit bedienen wir bis zu 1B+ Anzeigen pro Tag in 180 Ländern. Kayzen ist über unsere APIs und Benutzeroberfläche zugänglich.
Aufgaben
Unsere tägliche Arbeit in Data Science und Machine Learning umfasst eine breite Palette von Aktivitäten, darunter:
- Verbesserung von Modellen: Kontinuierliche Verbesserung bestehender Modelle durch Einbeziehung neuer Features, Feinabstimmung von Parametern und Nutzung zusätzlicher Daten.
- Algorithmenentwicklung: Zusammenarbeit mit unserem Machine Learning Engineering Team zur Entwicklung und Bereitstellung skalierbarer Supervised- und Unsupervised-Learning-Algorithmen.
- Datenexploration: Identifizierung und Erkundung neuer Datenquellen sowie Erforschung innovativer Wege, neue und bestehende Daten effektiv zu nutzen.
- Lösungsforschung: Untersuchung neuer Machine Learning-Lösungen zur Optimierung jedes Schritts unserer Wertschöpfungskette.
- A/B-Tests: Regelmäßige Durchführung und Auswertung von A/B-Tests zur Gewinnung von Erkenntnissen und zur Verfeinerung unserer Strategien.
Anforderungen
- Mindestens 3 Jahre relevante Erfahrung in der Entwicklung von Data-Science-Produkten, von der anfänglichen Forschung bis zur produktiven Bereitstellung.
- Starke Programmierkenntnisse mit Fokus auf sauberen, reproduzierbaren und gut getesteten Code.
- Fundierte Kenntnisse wichtiger Tools und Technologien, einschließlich Python, Spark, Hadoop, Airflow, Docker und SQL.
- Praktische Erfahrung mit Algorithmen zur Verarbeitung spärlicher und großer Datensätze, einschließlich Anwendungen in den Bereichen Vorhersage, Clustering und Anomalieerkennung.
- Gutes Verständnis von Dashboards und SQL zur Entwicklung und Verbesserung von Monitoring-Tools.
- Vorerfahrung im Ad-Tech-Bereich ist ein Muss.
- Vertrautheit mit Gradient Boosting Trees (CatBoost, LightGBM) in Produktionsumgebungen ist ein Plus.
- Erfahrung im Aufbau von Produkten auf Basis neuronaler Netze für Aufgaben wie Klassifizierung, Regression und Multi-Task-Learning ist sehr wertvoll.
- Bonuspunkte: Kenntnisse im Bereich Reinforcement Learning und groß angelegte Optimierungsprobleme sind ein erheblicher Vorteil.
Was wir bieten?
- Direkte Zusammenarbeit mit den Gründern und die Möglichkeit, direkten Einfluss zu nehmen.
- Außergewöhnliche Karriereentwicklung und Lernmöglichkeiten.
- Eine einzigartige Gelegenheit, Teil eines erfahrenen Teams von Branchenexperten und Unternehmern zu sein, die massive Veränderungen auf dem Adtech-Markt bewirken.
- Ein lustiges, engagiertes und multinationales Team mit Sitz in Deutschland, Indien, Argentinien, Kanada, Spanien, Großbritannien und vielen weiteren Ländern.
- Vollständig remote Arbeit und flexible Home-Office-Regelungen.
- Möglichkeit zum Umzug in unser Büro in Berlin.
- Ein 500-Dollar-Budget für die Einrichtung des Home-Office.
- Ein jährliches Lern- und Entwicklungsbudget von 1000 Dollar.
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