Personel Veri Bilimcisi / Makine Öğrenimi Mühendisi

Andersen, müşteri ömür boyu değerini tahmin etmek ve kampanya performansını optimize etmek için yapay zeka destekli bir reklam platformu geliştiren bir proje için Personel Veri Bilimcisi / Makine Öğrenimi Mühendisi arıyor. Müşteri, işletmelerin operasyonel verimliliği iyileştirmelerine ve veri odaklı kararlar almalarına yardımcı olmak için yazılım çözümleri geliştiren bir teknoloji şirketidir. Şirket, iş süreçlerini optimize etmek, performansı artırmak ve sürdürülebilir iş büyümesini desteklemek için yapay zeka ve veri analitiği dahil modern teknolojilerden yararlanmaktadır. Proje, makine öğrenimi modelleri kullanarak müşteri ömür boyu değerini tahmin eden yapay zeka destekli bir reklam optimizasyon platformu geliştirmeye ve iyileştirmeye odaklanmaktadır. Tahmin edilen değer sinyallerini büyük reklam platformlarıyla entegre ederek değer tabanlı teklif vermeyi, pazarlama bütçelerini optimize etmeyi ve doğru veri kalibrasyonu ve otomatik sinyal teslimi yoluyla kampanya performansını en üst düzeye çıkarmayı amaçlamaktadır.

Görevler

• XGBoost, CatBoost ve BG/NBD kullanarak tahmini Ömür Boyu Değer (pLTV) modelleri oluşturmak ve sürdürmek, verilerin mevcudiyetine ve gözlemlenebilirliğine bağlı olarak kullanıcıları uygun model katmanlarına yönlendirmek yerine tek boyutlu regresyon yaklaşımı uygulamak.
• Ham tahminleri platform-ready değerlere dönüştürmek için model kalibrasyon katmanları tasarlamak, uygulamak ve sürdürmek, saç kesme skalerleri, doğrusal, logaritmik ve sıra tabanlı normalizasyon ve düşük değerli müşterileri fazla tahmin etmekten daha ağır cezalandıran asimetrik kayıp fonksiyonlarını dahil etmek yüksek değerli müşterileri az tahmin etmek.
• BigQuery'de özellik mühendisliği süreçlerini yönetmek, temizlenmiş Silver katmanı verilerinden Gold katmanı özellik tabloları geliştirmek ve sürdürmek, RFM metrikleri, davranışsal gömülü ifadeler, kategori yakınlığı ve satın alma hızı dahil.
• Özellik kalitesini ve güvenilirliğini değerlendirmek için veri bütünlüğünü değerlendirmek, eksik değer oranlarını izlemek ve yeni kullanıcılar arasında yüksek eksik oranları olan özellikleri imkânsızlık yerine hariç tutmak.
• Model kayması ve dağılım değişikliklerini izlemek, artık günlük kaydı uygulamak, sinyal dağıtımı öncesi ve sonrası kohortları karşılaştırmak ve modelin kullanıcı kazanım üzerindeki etkisinden kaynaklanan yeniden eğitim veri setlerinde nedensel kontaminasyonu tespit etmek.
• BigQuery'de toplu Union-Find kimlik çözme algoritmalarını sürdürmek ve geliştirmek, GA4 davranışsal tanımlayıcıları Shopify işlem tanımlayıcılarıyla bağlamak ve sinyal kalitesini iyileştirmek için kimlik eşleştirme oranlarını optimize etmek.
• Google Cloud Run Jobs üzerinde çalışan üretim sınıfı Python uygulamaları geliştirmek ve sürdürmek, iş akışlarını Apache Airflow aracılığıyla düzenlemek ve ML tarafından oluşturulan sinyallerin reklam platformlarına güvenilir teslimatını sağlamak.
• Otomatik test, CI/CD boru hatları, idempotent işleme ve üretim kararlılığını sağlamak, maliyetli hataları önlemek ve müşteri reklam performansını korumak için kuru çalışma güvenlik mekanizmaları uygulamak ve sürdürmek.

Requirements

• Python kullanarak Makine Öğrenimi Mühendisliği'nde 5 yıldan fazla deneyim, üretim seviyesinde ML modellerinin geliştirilmesi, dağıtılması ve sürdürülmesi dahil.
• Gradient boosting algoritmaları (XGBoost, CatBoost veya LightGBM) ile hiperparametre ayarı, özellik önemi analizi ve gelişmiş model değerlendirme dahil deneyim.
• SQL ve BigQuery'de güçlü yeterlilik, karmaşık özellik mühendisliği sorguları, planlı veri dönüşümleri ve veri doğrulama dahil.
• Google Cloud Platform (GCP) üzerinde ML iş yüklerinin dağıtılması ve sürdürülmesi deneyimi, Cloud Run, Airflow/Composer, Vertex AI ve Pub/Sub dahil.
• Model kalibrasyonu, iş odaklı kayıp fonksiyonları ve tahmin hatalarının aşağı akış optimizasyon sistemleri üzerindeki etkisi hakkında sağlam bir anlayış.
• ML model çıktılarının API'ler aracılığıyla dış sistemlerle entegrasyonu ile pratik deneyim, reklam platformları, öneri motorları, fiyatlandırma sistemleri veya teklif sistemleri gibi.
• Tercihen:
• E-ticaret veya Doğrudan Tüketiciye (DTC) ortamlarında deneyim, özellikle müşteri ömür boyu değer (LTV) tahmini, satın alma tahmini, müşteri segmentasyonu veya ayrılma modellemesi.
• Olasılıksal müşteri modelleri (BG/NBD, Gamma-Gamma veya benzeri çerçeve) veya Bayes istatistiklerinde güçlü temeller ile aşinalık.
• Google Ads API (ConversionUploadService, Enhanced Conversions), Meta Conversions API (CAPI) veya benzeri sunucu tarafı olay izleme sistemleri dahil reklam platformu entegrasyonları ile deneyim.
• Kimlik çözümü ve varlık eşleştirme teknikleri hakkında bilgi, grafik tabanlı kimlik dikmesi, olasılıksal eşleştirme veya cihazlar arası kimlik çözümü dahil.
• İngilizce seviyesi – Üst-orta ve üzeri.

Nice to have

• Terraform, CI/CD pipeline tasarımı ve ML iş yükleri için Docker konteynırlaştırma ile deneyim.
• Nedensel çıkarım yöntemleri, reklam ortamlarında A/B testi veya çok kollu bandit optimizasyonu hakkında bilgi.
• Claude Code, Cursor veya benzeri çözümler gibi yapay zeka destekli geliştirme araçları ve aracılı kodlama iş akışları ile aşinalık.

Compensation: 3050–5250 EUR per month.