MANTECH
Paramount
Senior Data Scientist
Über die Stelle
Storytelling ist und bleibt das Herzstück unserer Arbeit bei Skydance.
Unsere Vision ist es, ein florierendes Unterhaltungs-Ökosystem aufzubauen, in dem Geschichten und Welten erdacht, zum Leben erweckt und erlebt werden. Wir entwickeln Inhalte für jedes Alter und jedes Publikum, gestützt auf die Stärke unserer Inhalte und Erlebnisse sowie die Tiefe unserer Verbindung zu unseren Fans. Wir sind creator-first, audience-focused, tech-forward und global skaliert.
Hier arbeiten Sie mit talentierten Teams zusammen, die schnell agieren, mutig denken und zielgerichtet zusammenarbeiten, um Ergebnisse zu liefern. Wir setzen uns hohe Ziele, fördern die besten Ideen und gewinnen gemeinsam, indem wir uns jeden Tag das Vertrauen unserer Mitarbeiter, Kreativen, Partner und Zuschauer verdienen.
Wenn Sie die Chance begeistert, beim Aufbau des globalen Medien- und Unterhaltungsunternehmens der nächsten Generation mitzuwirken, das von Kreativität und Technologie angetrieben wird, würden wir Sie gerne an Bord begrüßen. LET’S GO!
Wir suchen einen Senior Data Scientist, der begeistert davon ist, ML-Produkte zu entwickeln, die die Geschäftsstrategie prägen, Inhalte optimieren, Investitionsentscheidungen im Marketing fundieren und das Nutzererlebnis verbessern. Sie nutzen umfangreiche Datensätze wie Video- und Werbekonsum, Clickstream-Aktivitäten, Abonnement-Historien sowie 2nd/3rd party-Daten, um kausale und prädiktive Modelle auf Nutzer- und Sitzungsebene zu erstellen. Zu den wichtigsten Anwendungsbereichen gehören die Identifizierung von Bindungsfaktoren, die Quantifizierung der Auswirkungen hochwertiger Nutzeraktionen, die Prognose von Inhaltsabrufen, die Entwicklung von Nutzersegmentierungen für kohortenbasiertes Targeting sowie das Aufzeigen von Möglichkeiten zur Verbesserung des Nutzererlebnisses. Erfolg in dieser Rolle erfordert ein fundiertes Wissen in Python und SQL, Sicherheit beim Schreiben von produktionsreifem Code in einer kollaborativen Umgebung, effektive Kommunikationsfähigkeiten sowie die Bereitschaft, kontinuierlich neue Tools und Techniken zu erlernen.
Ihr Arbeitsalltag
- Übersetzung komplexer Geschäftsprobleme in kohärente, umsetzbare quantitative Lösungen.
- Implementierung, Automatisierung und Wartung zuverlässiger, leistungsfähiger und durchgängiger ML-Systeme unter Anwendung von Software-Engineering- und MLOps-Best-Practices.
- Bereitstellung klarer, wirkungsvoller Erkenntnisse für Stakeholder durch effektive Kommunikation.
- Zusammenarbeit mit Stakeholdern aus dem gesamten Produktbereich, um Data-Science-Lösungen zu operationalisieren, die die Strategie informieren und das Nutzererlebnis optimieren.
- Förderung von Best Practices innerhalb des Data-Science- und Produktanalyse-Teams.
* Wichtige Projekte
- Nutzung von 1st / 2nd / 3rd party-Daten zur Erstellung globaler Modelle, die das Nutzerverhalten während der gesamten Abonnement-Reise vorhersagen (z. B. Anmeldung, Abwanderung).
- Erstellung von Modellen zur Identifizierung und Messung hochwertiger Nutzeraktionen und Faktoren der Gewohnheitsbildung.
- Entwicklung von Vorhersagen auf Sitzungsebene, um die Nutzerabsicht zu Beginn einer Sitzung aufzudecken.
- Erstellung von Modellen zur Vorhersage von Inhaltsabrufen und zur Identifizierung von Inhaltsmerkmalen, die bei den jeweiligen Abonnenten am meisten Anklang finden.
- Erstellung von Nutzersegmentierungen, die ein aussagekräftiges kohortenbasiertes Targeting ermöglichen und nahezu personalisierte Erlebnisse unterstützen.
- Durchführung diagnostischer Analysen, wie z. B. die Auswertung fehlgeschlagener Suchanfragen, um Möglichkeiten zur Produktverbesserung aufzuzeigen.
Grundlegende Qualifikationen
- 2+ Jahre Erfahrung in Data Science und ML Engineering.
- Master oder Ph.D. in Statistik/Data Science/Informatik oder verwandten Disziplinen mit Spezialisierung auf machine learning-Techniken.
- Erfahrung mit sowohl überwachten als auch unüberwachten Lernmethoden.
- Full stack-Erfahrung in Datenerfassung, Aggregation, Analyse, Visualisierung, Operationalisierung und Überwachung von Data-Science-Produkten.
- Vertrautheit mit bekannten statistischen und ML-Modellen und -Methoden.
- Fähigkeit zur Innovation ohne Überkonstruktion.
- Präzise und durchsetzungsstarke Kommunikation mit einer Vielzahl von Stakeholdern.
- Ausgeprägte Detailorientierung mit einem Hang zur Datengenauigkeit.
Zusätzliche Qualifikationen
- Erfahrung in der Nutzung der Google Cloud Platform (BigQuery, ML Engine und APIs).
- Erfahrung mit der Integration von KI-Lösungen in bestehende Geschäftsprozesse.
- Erfahrung mit Projektmanagement-Tools wie denen von Atlassian (JIRA, Confluence).
ZUSÄTZLICHE INFORMATIONEN
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Gehaltsspanne bei Einstellung: $124,000.00 - 186,000.00.
Die Gehaltsspanne für diese Position gilt für New York, Kalifornien, Colorado, den Bundesstaat Washington und die meisten anderen Regionen. Das Anfangsgehalt für den erfolgreichen Bewerber hängt von einer Vielzahl berufsbezogener Faktoren ab, einschließlich, aber nicht beschränkt auf den geografischen Standort, Marktanforderungen, Erfahrung, Ausbildung und Qualifikation. Die für diese Position verfügbaren Leistungen umfassen Krankenversicherung, Zahnversicherung, Augenheilkunde, 401(k)-Plan, Lebensversicherung, Leistungen bei Arbeitsunfähigkeit, Studienbeihilfeprogramm und bezahlten Urlaub (PTO) oder, falls zutreffend, wie anderweitig durch den entsprechenden Tarifvertrag vorgeschrieben. Diese Position ist bonusberechtigt.
Skydance ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit fördert (EOE).
Wir nutzen die Gelegenheit, eine Belegschaft aufzubauen, die eine breite Palette an Perspektiven, Hintergründen und Erfahrungen widerspiegelt. Ein Arbeitgeber zu sein, der Chancengleichheit fördert, bedeutet, dass wir unsere Verantwortung ernst nehmen, qualifizierte Kandidaten auf der Grundlage ihrer Leistung zu berücksichtigen. Im Einklang mit den Gesetzen des Landes oder der Region, in der die Stelle angesiedelt ist, schließt dies die Berücksichtigung ohne Ansehen von Rasse, Hautfarbe, ethnischer Herkunft, nationaler Herkunft, Staatsbürgerschaft, Religion oder Weltanschauung, Geschlecht, Geschlechtsidentität oder -ausdruck, sexueller Orientierung, Alter, Familienstand, Schwangerschaft, Elternschaft, körperlicher oder geistiger Behinderung, genetischer Informationen, militärischem Status oder geschütztem Veteranenstatus, Gewerkschaftszugehörigkeit oder einer anderen durch geltendes Recht geschützten Kategorie ein.
Wenn Sie eine qualifizierte Person mit einer Behinderung sind, können Sie während des Bewerbungs- und/oder Auswahlverfahrens eine angemessene Anpassung beantragen. Sie können angemessene Anpassungen anfordern, indem Sie 212.846.5500 anrufen oder eine E-Mail an paramountaccommodations@paramount.com senden. Nur Nachrichten, die zu diesem Zweck hinterlassen werden, werden beantwortet.
Paramount Streaming, ein Geschäftsbereich von Paramount Global, ist das Zuhause der Direct-to-Consumer-Dienste des Unternehmens, die sowohl kostenlose als auch kostenpflichtige Angebote in Form von Pluto TV und Paramount+ umfassen. Pluto TV ist der weltweit führende Anbieter von kostenlosem, werbefinanziertem Fernsehen und bietet mehr als 1,400 globale Kanäle sowie eine umfangreiche Bibliothek an Streaming-Inhalten, einschließlich Live- und Originalkanälen. Paramount+, der digitale Abonnement-Video-on-Demand- und Live-Streaming-Dienst, kombiniert Live-Sport, aktuelle Nachrichten und A Mountain of Entertainment™. Paramount+ bietet eine umfangreiche Bibliothek mit Originalserien, Erfolgssendungen und beliebten Filmen aus jedem Genre von weltbekannten Marken und Produktionsstudios, einschließlich SHOWTIME®.
Was wir bieten
- Attraktive Vergütung und umfassende Leistungspakete. Unsere vollständige Liste der Leistungen finden Sie hier skydance.com/careers/benefits.
- Großzügiger bezahlter Urlaub.
- Kostenlose Abonnements für HBO Max, Paramount+ und andere Skydance-Streaming-Dienste sowie digitale Nachrichtenprodukte.
- Umfangreiche Möglichkeiten zum Mitarbeiterengagement, einschließlich Zugang zu exklusiven Vorführungen und Veranstaltungen, Vortragsreihen, Freiwilligenaktivitäten und mehr.
