Unbezahltes Vollzeitpraktikum
Data Science Praktikant – Sommer 2023
Hearst Newspapers sucht im Sommer 2023 einen Data Science Praktikanten für ein 10-wöchiges Praktikumsprogramm mit unserem Business Intelligence-Team. Diese Rolle, die dem VP of Data & Insights unterstellt ist, wird sich in erster Linie auf ein Projekt zur Erstellung einer automatisierten Prognose konzentrieren System, das das Business Intelligence-Team bei einer Vielzahl von Geschäftsprognosen und Aufgaben zur Erkennung von Anomalien unterstützt. Es wird auch Möglichkeiten geben, mit dem gesamten BI-Team sowie dem Data-Engineering-Team und verschiedenen Interessenvertretern zu interagieren. Dies ist eine ausgezeichnete Gelegenheit für den akademisch versierten Datenwissenschaftler, der seine Fähigkeiten auf reale Geschäftslösungen anwenden möchte.
In diesem Praktikum leiten Sie die Ausrichtung von Projekten basierend auf Ihren Erfahrungen. Sie haben die Möglichkeit, die Richtung von Zeitreihenmodellen für Anomalieerkennungs- und/oder Prognosesysteme maßgeblich mitzugestalten. Zunächst wollen wir ein System zur Erkennung von Anomalien aufbauen, um den Webverkehr und die Werbedaten auf Websites im Laufe der Zeit besser zu verstehen. Zweitens überdenkt HNP das System, das wir zur automatischen Vorhersage von Web-Traffic-Daten verwenden. Durch die Zusammenarbeit mit uns sammeln Sie Erfahrungen in verschiedenen Methoden der Zeitreihenmodellierung, der Kontrolle von Verzerrungen und Rauschen und der Visualisierung von Ergebnissen. Durch die Kombination interner Datensätze mit Google Analytics (GA)-Daten lernen Sie, wie Sie eine Forschungsfrage formulieren, Modelle zur Lösung der Frage identifizieren und Ihr Modell in die Produktion implementieren.
Qualifikationen
• Abschluss in Mathematik, Ingenieurwissenschaften, Statistik, Ökonometrie, Datenwissenschaft oder einem verwandten quantitativen Bereich (Kandidaten, die in Graduiertenprogrammen eintreten oder sich in einem solchen befinden, werden bevorzugt)
• Hintergrund entweder in R oder Python (R bevorzugt)
• Erfahrung in der Analyse, Modellierung und Darstellung von Zeitreihendaten (z. B. ARIMA-Modelle, Saisonalitätszerlegung, Autokorrelation, zensierte Daten, Diffusionsmodelle, Änderungspunkterkennung, Zeitreihenimputation, vektorautoregressive Modelle (VAR), hierarchische Zeitreihenmodelle)
• Kenntnisse in Ökonometrie und/oder Statistik
Verantwortlichkeiten
Wenn Sie bei uns als Data Science Intern – Time Series Forecasting arbeiten, werden Sie kopfüber in die Komplexität von Benutzerdaten einsteigen, indem Sie Verhaltens-, Transaktions- und Abonnentendaten verwenden, sei es das Messen von Klicks, Engagement, Webverkehr oder Abonnententendenzen. In Zusammenarbeit mit dem Data Scientist, Experimentation and Causal Inference, sind Sie nicht nur dafür verantwortlich, univariate und multivariate Zeitreihenanalysen zu erstellen, sondern auch Robustheitsprüfungen durchzuführen und Anomalien zu analysieren, die sich aus Schlagzeilen und Saisonalität ergeben können. Sie verwenden mathematische Ansätze, um Zeitreihendaten für KPIs von Hearst Newspaper zu glätten und zu interpretieren.
#LI-SB2
