机器学习工程师，Spectrum Strategy Group
雇佣类型：全职
工作地点类型：混合型
地点：加利福尼亚州圣莫尼卡
行业：广告服务、广播、媒体
薪酬：年薪14万美元至20万美元+年度奖金
职位描述：
作为Spectrum Strategy Group的机器学习工程师，您将在我们的组织中扮演关键角色，推动可能彻底改变频谱拍卖的机器学习项目，并管理与我们的倡议相关的关键数据。
机器学习职责：
• 干扰关系建模：构建一个稳健的干扰关系模型。在FCC的Interference_paired.csv和Domain.csv文件（专有数据集）中定义的电视台之间的复杂干扰模式上选择并训练模型。利用机器学习技术确保在重新打包过程中电视台之间的干扰最小化。
• 频谱压缩和效率：使用符合标准的SOT压缩编解码器优化电视频谱带宽。在电视信号和高级压缩编解码器（如H.265/MPEG4）的特性上选择并训练模型。确定最有效的压缩频谱带宽的方法，为未来的拍卖释放出大量频谱。此外，您还将在数据管理和分析方面发挥关键作用：
数据分析职责：
• 数据集成：从各种来源提取、转换和加载（ETL）数据到数据库中，确保数据准确性和一致性。
• 数据库开发：开发一个全面的SQL数据库，用于存储ETL数据、成对干扰数据、域文件、模拟数据和（可能）FCC的LMS数据库。
• 数据分析：使用SQL、Python和其他数据分析工具（共同负责）进行深入的数据分析，提取洞察、识别模式和评估干扰配置文件。
• 数据可视化：创建引人注目的报告和仪表板，呈现分析结果，使利益相关者能够做出明智的决策。Folium是一个受欢迎的解决方案（共同负责）。
• 自动化：在适当的情况下，使用Python或类似工具实施自动化脚本，以简化数据处理和分析任务。
• 文档编制：详细记录数据仓库结构、数据来源和分析方法（共同负责）。
• 协作：与跨职能团队合作，包括频谱专家、软件开发人员和监管专家，以确保基于数据的决策。
所需资格：
• 机器学习、数据科学或同等经验的硕士学位。
• 熟练掌握SQL进行数据库设计和管理。
• 熟练使用Python编程，并熟悉用于机器学习建模和数据科学的Python库（如PyTorch、NumPy、SciPy、TensorFlow、Pandas、Theano、Matplotlib）。
• 熟练使用Tableau、Power BI或类似的数据可视化工具。
• 出色的沟通和协作能力。
• 注意细节和独立工作的能力。
期望资格：
• 理解FCC法规，特别是与频谱拍卖和干扰分析相关的法规（熟悉TVStudy将是一个重要的加分项）。
• 有频谱拍卖的先前经验，特别是FCC激励拍卖，将是一个重要的加分项。
其他职责：
请注意，此职位描述并不旨在涵盖或包含员工在此职位上所需的全部活动、职责或责任。随着项目的发展，职责、责任和活动将会发展变化。
我们将根据适用法律，包括洛杉矶市《雇佣机会公平倡议法令》的规定，以一致的方式对待所有合格的申请人，包括有犯罪记录的申请人。我们考虑所有合格的申请人，不论其种族、肤色、国籍、年龄、血统、宗教、性别、性取向、性别认同、性别表达、婚姻状况、残疾、医疗状况、基因信息、怀孕状况或军人或退伍军人身份。 
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