في نيلسن، نحن شغوفون بعملنا من أجل تعزيز مستقبل إعلامي أفضل لجميع الناس من خلال تقديم رؤى قوية تدفع قرارات العملاء وتحقق نتائج استثنائية. إن قوتنا العاملة العالمية الموهوبة مكرسة لالتقاط تفاعل الجمهور مع المحتوى - أينما ومتى تم استهلاكه. معًا، نحن فخورون بجذورنا العميقة بينما نقف في طليعة ثورة الإعلام. عندما تعمل في نيلسن، ستكون جزءًا من فريق ديناميكي ملتزم بالتميز والمثابرة والطموح لإحداث تأثير معًا. نحن ندعمك، لأنه عندما تنجح، ننجح أيضًا. نحن نمكن أفضل ما لديك لتشكيل مستقبلنا.

نظرة عامة على الدور

بصفتك عالم بيانات مختلط، ستجلس عند تقاطع خطوط بيانات عالية النطاق والمنهجيات الإحصائية المتقدمة. ستكون مسؤولاً عن دورة حياة المنتجات المتعلقة بالوصول الإضافي وقياس الجمهور - من تصميم خطوط بيانات تعتمد على بايثون إلى تنفيذ نماذج بايزي ومعالجة بيانات معقدة تقيس تأثير الوسائط الرقمية مقارنةً بالتلفزيون التقليدي.

المسؤوليات الرئيسية

1. النمذجة الإحصائية المتقدمة (الجانب "العلمي")

• إطارات الوصول الإضافي: * مجموعات بيانات صغيرة: تنفيذ متوسط النماذج البايزية (BMA) للتنقل عبر تركيبات الانحدار، مما يوفر معاملات قوية وفترات موثوقة عندما تكون بيانات الدراسة محدودة.

  
  

  • التنبؤ على نطاق واسع: نشر أشجار الانحدار المعززة (GBM) لتحديد الأنماط غير الخطية وتصنيف تأثير "محركات الوصول" (وزن الوسائط، النسبة المستهدفة، التكرار).

    
    

• إزالة تكرار الجمهور: استخدام نماذج أقصى إنتروبيا (MaxEnt) لتقدير الوصول الفريد للجمهور عبر منصات متفرقة من خلال تسوية بيانات التعداد والبيانات المستندة إلى اللوحات.

  
  

• إطارات إضافية:

  
  

  • نماذج التأثير المختلط: استخدام النمذجة الهرمية / متعددة المستويات لأخذ البيانات المتداخلة في الاعتبار (مثل الحملات المتداخلة ضمن قطاعات صناعية محددة).

    
    

  • الرفع السببي: تطبيق طرق التحكم الاصطناعي لقياس التحولات الإضافية في السلوك للحملات ذات الأطر الزمنية الثابتة حيث لا تتوفر مجموعة تحكم نظيفة.

    
    

2. هندسة البيانات وهندسة خطوط البيانات (الجانب "الهندسي")

• ETL مركز على بايثون: تصميم وصيانة خطوط بيانات قوية باستخدام بايثون (Pandas، PySpark) لاستيراد وتنظيف وتوحيد البيانات من سجلات التلفزيون التقليدي وخوادم الإعلانات الرقمية.

  
  

• هندسة الميزات: أتمتة استخراج المحركات الأساسية (GRP، كفاءة الوصول، الموسمية) والمحركات المخصصة (حصة الصوت، الطيران) إلى مخطط جاهز للتعلم الخاضع للإشراف.

  
  

• إنتاجية: تغليف النماذج الإحصائية في واجهات برمجة التطبيقات ذات الجودة الإنتاجية أو الحاويات المجدولة (Docker / Airflow) لضمان قياس قابل للتكرار وقابل للتوسع.

  
  

• عمليات السحابة: إدارة مجموعات بيانات كبيرة ضمن مستودعات بيانات السحابة (Snowflake، AWS، أو GCP)، وتحسين استعلامات SQL لتحليلات عالية الأداء.

  
  

3. تصميم التجارب والمنهجية

• لوجستيات التحكم / الاختبار: تصميم مجموعات التحكم والاختبار العلمية الصالحة، مع ضمان العشوائية المناسبة أو استخدام مطابقة درجة الميل لتخفيف التحيز في الاختيار.

  
  

• أهمية المتغيرات: تقديم احتمالات الإدراج اللاحقة لأصحاب المصلحة لتحديد أي من محركات الوسائط (المدة، الوزن، إلخ) تدفع الوصول الإضافي بشكل أكثر اتساقًا.

  
  

• معايرة الوسائط المتعددة: تسوية مقاييس "واحد إلى العديد" للتلفزيون التقليدي مع تتبع "واحد إلى واحد" للوسائط الرقمية لتقديم رؤية موحدة للمستهلك.

  
  

• الخبرة: 3-6 سنوات من تطوير النماذج الإحصائية وإتقان بايثون (خاصةً لمعالجة البيانات والتعلم الآلي) وSQL المتقدمة. الخبرة مع PySpark أو Dask للحوسبة الموزعة تعتبر ميزة.

  
  

• إتقان إحصائي: خبرة مثبتة مع GBM (XGBoost / LightGBM) والأطر البايزية (مثل PyMC، Stan، أو R-BMA) من بين نماذج علوم البيانات الأخرى.

  
  

• معرفة الوسائط: فهم ديناميات التلفزيون التقليدي مقابل الرقمية، بما في ذلك الوصول / التكرار، GRPs، ومنطق إزالة التكرار.

  
  

• التعليم: درجة بكاليوس أو ماجستير في مجال كمي (إحصاء، علوم الحاسوب، اقتصاديات) أو خبرة مهنية معادلة.

  
  

يرجى العلم أن الباحثين عن العمل قد يكونون عرضة للاستهداف من قبل المحتالين الذين يسعون للحصول على بيانات شخصية أو أموال. سيتواصل معك مجندو نيلسن فقط من خلال لوحات الوظائف الرسمية، أو لينكد إن، أو البريد الإلكتروني مع نطاق nielsen.com. كن حذرًا من أي تواصل يدعي أنه من نيلسن عبر منصات رسائل أخرى أو عناوين بريد إلكتروني شخصية. تحقق دائمًا من أن الاتصالات عبر البريد الإلكتروني تأتي من عنوان @nielsen.com. إذا كنت غير متأكد من صحة عرض العمل أو التواصل، يرجى الاتصال بنيلسن مباشرة من خلال موقعنا الرسمي أو قنوات التواصل الاجتماعي الموثوقة.