• Data strukturunun və keyfiyyətinin analiz edilməsi
• Müştəri profillərinin zənginləşdirilməsi üçün data parsing və entity extraction pipeline-larını qurmaq; məxfilik qaydalarına uyğun normalizasiya və maskalama tətbiq etmək.
• Demoqrafik və davranış atributlarının çıxarılması üçün probabilistik modellər qurmaq (supervised/weak supervision, calibration, confidence scoring) və nəticələri feature store-a yazmaq.
• Data keyfiyyət problemlərinin müəyyən edilməsi və həll mexanizmlərinin hazırlanması. Feature engineering və model selection proseslərinin icrası
• Anomaliya və pattern detection üçün ML modellərinin hazırlanması. Model performansının ölçülməsi və optimizasiyası
• Lookalike audience məntiqini qurmaq: seed auditoriyalardan oxşar istifadəçi tapmaq üçün embedding + nearest neighbors / gradient boosting / deep learning modelləri; segmentlərin ölçüləndirilməsi və yenilənməsi. 

Bizim dəyərlərimiz: 

• Müştəriyə xidmət edək: Öncə müştəri
• Birlikdə hərəkət edək: Hər zaman komanda işi
• Etibarlı davranaq: Etibarlı və şəffaf
• Fikrimizi bildirək: Cəsarətli və çağırışçı
• Rəqəmsal düşünək: Yaradıcı və yenilikçi

Biz nə təklif edirik? 

• Rəqabətli kompensasiya
• Performans əsasında həvəsləndirici və bonuslar
• Əlavə imtiyazlar
• Performansa əsaslanan mədəniyyət
• Müxtəlif təhsil və inkişaf imkanları
• Karyera inkişaf imkanı
• Hibrid iş imkanı
• Ən dinamik şirkətdə işləmənin unikal təcrübəsi
• Innovativ məhsullar və rəqəmsallaşma
• Beynəlxalq təcrübə
• Yüksək bacarığa malik peşəkar komanda
• Kross-funksional əməkdaşlıq
• Təcrübə mübadiləsi

• Riyaziyyat,MIS, İnformatika, Kompüter Elmləri, Kompüter Mühəndisliyi və ya əlaqəli sahələrdə bakalavrdərəcəsi
• Data Science və ya Machine Learning sahəsində minimum 3+ il təcrübə
• Preferens: Adtech/Martech, CDP/CRM, lookalike/segmentation, recommender sistemləri, fraud detection təcrübəsi.
• Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn), ən azı bir DL framework (TensorFlow və ya PyTorch)
• SQL (sorğu optimizasiyası), data warehouse anlayışı
• Big data alətləri: Spark/Databricks və ya ekvivalent (üstünlük)
• Model interpretability (SHAP/feature importance), calibration, bias/fairness əsasları
• API-lər (REST/gRPC), konteynerləşdirmə (Docker), orkestrasiya (Airflow/Kubeflow və ya ekvivalent) – baza/orta səviyyə
• İngilis dili(yüksək səviyyə)
• Güclü analitik düşüncə və problem həll etmə bacarığı
• MLOps və model deployment üzrə baza bilik
• Yeni qurulan komanda və ya startup mühitində iş təcrübəsi

Müraciət etmək istəyən namizədlər öz CV-ni "CV göndər📤" düyməsindən istifadə edərək göndərə bilər.

Diqqət! İşə düzəltmək məqsədi ilə heç bir şəxs və ya qurum sizdən əvvəlcədən ödəniş tələb edə bilməz!  Dələduzluq hallarından qorunmaq üçün diqqətli olun.