Senior Marketing Mix Modeling Data Scientist
Cyclad
Rola polega na budowaniu zaawansowanych modeli Marketing Mix Modeling (MMM) z wykorzystaniem frameworka Google Meridian. Jako Senior Data Scientist będziesz architektem pomiaru efektywności budżetów marketingowych, projektując i wdrażając end-to-end modele bayesowskie. Na co dzień tworzysz skalowalne pipeline'y w Pythonie, przeprowadzasz wnioskowanie przyczynowe, analizujesz efekty reklamowe i przedstawiasz rekomendacje zarządowi. To wysoce specjalistyczna rola w dziedzinie ekonometrii i analizy marketingowej, a nie ogólna Data Science.
Brakuje: nie podano wielkości zespołu ani struktury raportowania, brak informacji o kliencie/kontekście projektu.
Rola polega na budowaniu zaawansowanych modeli Marketing Mix Modeling (MMM) z wykorzystaniem frameworka Google Meridian. Jako Senior Data Scientist będziesz architektem pomiaru efektywności budżetów marketingowych, projektując i wdrażając end-to-end modele bayesowskie. Na co dzień tworzysz skalowalne pipeline'y w Pythonie, przeprowadzasz wnioskowanie przyczynowe, analizujesz efekty reklamowe i przedstawiasz rekomendacje zarządowi. To wysoce specjalistyczna rola w dziedzinie ekonometrii i analizy marketingowej, a nie ogólna Data Science.
- ✓Remote work i stawka B2B 27,7-31,1k PLN – atrakcyjne finansowo
- ✓Praca z najnowszym frameworkiem Google Meridian – szansa na rozwój w niszowej, wartościowej dziedzinie
- ✓Duża autonomia techniczna jako architekt pomiaru
- −CYCLAD to agencja rekrutacyjna – rola może być outsourcingiem do nieznanego klienta, co wiąże się z brakiem stabilności i jasności co do projektu
- −Opis stanowiska zawiera niekompletne fragmenty („calibrate MMM results using ”) – może sugerować pośpieszne przygotowanie oferty
- −Nie podano informacji o zespole ani o kliencie – brak transparentności
- !Brak opisu procesu rekrutacyjnego – nie wiadomo, ile etapów i jakie techniczne zadania czekają
- !Wymóg „udokumentowanego doświadczenia” może oznaczać, że trzeba przedstawić case study lub referencje
- !Brak wzmianki o work-life balance lub dyżurach
- •Projektowanie i budowa end-to-end modeli MMM w frameworku Google Meridian
- •Tworzenie skalowalnych pipeline'ów w Pythonie do pozyskiwania danych i inżynierii cech
- •Stosowanie metod bayesowskich (PyMC/ArviZ) do modelowania efektów reklamowych i ad-stock
- •Przeprowadzanie analiz szeregów czasowych i regresji wielowymiarowej
- •Kalibracja wyników MMM poprzez eksperymenty i porównania z innymi źródłami
- •Tworzenie dashboardów i wizualizacji (prawdopodobnie w BigQuery/BI) dla interesariuszy
- •Przekładanie wyników technicznych na narracje wykonawcze dotyczące alokacji budżetu
- •Współpraca z zespołami marketingowymi i analitycznymi w celu definiowania założeń modeli
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Osoba z co najmniej 6-letnim doświadczeniem w ekonometrii, mająca za sobą co najmniej jeden produkcyjny deployment bayesowskiego MMM (najlepiej Google Meridian). Biegły Pythonista z praktyczną znajomością PyMC/ArviZ i analizy szeregów czasowych.
Nie dla juniorów ani mid-level Data Scientistów bez solidnego backgroundu ekonometrycznego. Rola wymaga 6+ lat praktyki w konkretnej dziedzinie – osoby z doświadczeniem w ogólnej Data Science lub ML bez ugruntowanej wiedzy o MMM nie będą odpowiednie.
- ?Czy to rola u klienta CYCLAD, czy wewnątrz CYCLAD? Jaki jest klient?
- ?Ile osób liczy zespół MMM i jakie jest zaplecze danych?
- ?Jak często modele są retrenowane i wdrażane?
- ?Czy istnieją gotowe pipeline'y danych, czy trzeba je zaprojektować od zera?
- ?Jakie narzędzia do dashboardów są używane (np. Looker, Tableau)?
- ?Jak wygląda proces walidacji modeli i kalibracji z eksperymentami?
- ?Czy są dyżury on-call lub presja czasowa związana z okresami raportowania?
- −Nie podano wielkości zespołu ani struktury raportowania
- −Brak informacji o kliencie/kontekście projektu
- −Nie wiadomo, jakie narzędzia do dashboardów są używane (choć BigQuery wymieniony w technologiach)
- −Brak opisu procesu rekrutacyjnego
- −Nie wiadomo, czy wymagane są dyżury lub nadgodziny
Powyżej mediany rynkowej
Dane z aktywnych ofert zawierających technologię Python. Pełne statystyki zarobków →