Data Scientist (m/w/d)

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Kayzen

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51 - 200 Mitarbeiter

☁️ SaaS

🤝 B2B

💰 €4.000.000 Seed Round im 2020-01

Advertising • SaaS • B2B

Kayzen ist ein führendes Unternehmen für mobiles Programmatic Advertising und spezialisiert auf eine In-house-Mobile-Bidding-Technologie. Von Grund auf entwickelt, befähigt Kayzen Werbetreibende, App-Entwickler, Agenturen und Media Buyer, programmatische Kampagnen mit voller Transparenz und vollständiger Datenkontrolle zu steuern. Mit Lösungen für SKAdNetwork, User Acquisition und Retargeting bietet Kayzen fortschrittliche Optimierungsstrategien und Insights. Die Plattform steht für erstklassiges Data Sharing, Datenschutz und Performance und demokratisiert mobiles Programmatic Marketing, indem sie die Abhängigkeit von traditionellen „Black-Box“-Service-Plattformen beseitigt. Die SaaS-Lösung von Kayzen ermöglicht Unternehmen, ihre Media-Buying-Prozesse zu individualisieren und zu steuern – mit dem Ziel eines höheren Return on Ad Spend (ROAS).

Beschreibung

• Modelle verbessern: Kontinuierliche Weiterentwicklung bestehender Modelle durch Einbindung neuer Features, Feinabstimmung von Parametern und Nutzung zusätzlicher Daten. • Algorithmusentwicklung: Zusammenarbeit mit unserem Machine-Learning-Engineering-Team zur Entwicklung und Bereitstellung skalierbarer überwachter und unüberwachter Lernalgorithmen. • Datenexploration: Identifikation und Erschließung neuer Datenquellen sowie Erforschung innovativer Ansätze zur effektiven Nutzung neuer und bestehender Daten. • Lösungsforschung: Untersuchung neuer Machine-Learning-Lösungen zur Optimierung aller Schritte 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 Produktionsbereitstellung. • Fundierte Programmierkenntnisse mit Fokus auf sauberen, reproduzierbaren und gut getesteten Code. • Sicherer Umgang mit wesentlichen Tools und Technologien, darunter Python, Spark, Hadoop, Airflow, Docker und SQL. • Praktische Erfahrung mit Algorithmen zur Verarbeitung spärlicher und großer Datensätze, einschließlich Anwendungen für Vorhersagen, Clustering und Ausreißererkennung. • Vertrautheit mit Gradient-Boosting-Trees (z. B. CatBoost, LightGBM) in Produktionsumgebungen ist von Vorteil. • Erfahrung im Aufbau neuronaler Netze für Aufgaben wie Klassifikation, Regression und Multi-Task-Learning ist besonders wertvoll. • Zusatzkenntnisse: Kenntnisse in Reinforcement Learning und großskaligen Optimierungsproblemen sind ein großer Vorteil. • Gutes Verständnis von Dashboards und SQL zur Entwicklung und Verbesserung von Monitoring-Tools. • Vorherige Erfahrung im Ad-Tech-Bereich ist erforderlich.

🏖️ Vorteile

• Direkte Zusammenarbeit mit den Gründer*innen und die Möglichkeit, unmittelbar Wirkung zu erzielen • Hervorragende Möglichkeiten für berufliches Wachstum und Weiterbildung • Einzigartige Chance, Teil eines erfahrenen Teams aus Branchenexpert*innen und Unternehmer*innen zu sein, die den Adtech-Markt nachhaltig verändern • Ein motiviertes, internationales Team mit Mitgliedern in Deutschland, Indien, Argentinien, Kanada, Spanien, dem Vereinigten Königreich und vielen weiteren Ländern • Flexible Homeoffice-Regelung • Möglichkeit, an unseren Standort in Berlin umzuziehen • 500 US-Dollar Budget für die Homeoffice-Ausstattung • 1.000 US-Dollar jährliches Budget für Lernen und Weiterbildung