Senior Director I, Modeling Data Pipelines

О позиции

Эта позиция отвечает за руководство развитием и внедрением сквозных процессов обработки данных, предоставляя командам data scientist'ов необходимую информацию о моделях с требуемой скоростью. Вы будете задавать стратегическое и тактическое направление для отдела, определять, как MDS, дата-сайентисты и деплоймент-команды взаимодействуют с модельными данными. Роль требует доказанной способности управлять крупномасштабными изменениями одновременно в нескольких командах.

Чем заниматься

• Руководство разработкой и доставкой end-to-end data pipelines и capabilities feature store
• Управление, технический надзор и развитие команды data analysts, MLOps специалистов и экспертов предметной области
• Определение стратегии и исполнение модернизации и стандартизации жизненного цикла моделирования данных от ingestion до deployment моделей
• Проектирование и внедрение стратегии feature store для консистентного определения и управления фичами
• Использование современных pipeline frameworks и scalable architecture patterns с отслеживанием data lineage
• Разработка AI решений для ускорения построения, тестирования и поддержки фич
• Коллаборация с USDS, Data Office, DAE, ED&DS и Product Delivery

Что ждут

• Advanced degree в Statistics, Mathematics, Data Science, Computer Science или related field (предпочтительно)
• Typically 8+ лет релевантного опыта включая leadership experience в data science, analytics, data operations или MLOps
• Опыт sourcing, integrating и governing данных из enterprise data warehouses и external vendors
• Ability to partner с data science, technology и business stakeholders с четкой коммуникацией
• Технический оверсайт и развитие команды data science и advanced analytics staff
• Coaching команды пониманию organizational vision и goals
• Стратегическое и тактическое направление на highest levels с accountability за performance одной или более крупных business units

Условия

• Конкурентная заработная плата, соответствующая рыночной стоимости позиции
• Комprehensive benefits package для поддержки жизни и well-being сотрудника
• Workplace flexibility для баланса работы и личной жизни
• Professional development opportunities для карьерного роста
• Возможности через Employee Resource Groups для inclusion и engagement
• Инклюзивная культура где каждый чувствует себя valued и supported
• Inclusive environment welcoming wide range perspectives и experiences

Навыки

• dbt
• Snowflake
• Databricks
• MLOps
• Data Pipelines
• Feature Stores
• Python
• SQL
• Data Governance
• Machine Learning Deployment
• Leadership Management
• Data Warehousing

Могут спросить на собеседовании

1. Как вы подходите к архитектуре масштабных data pipelines для обеспечения низкого latency доставки данных data scientist'ам?
2. Какие принципы вы используете для определения стратегии feature store в организации?
3. Опишите случай успешной реализации крупномасштабных изменений в multiple teams с сопротивлением.
4. Как вы балансируете технические решения между краткосрочными бизнес-потребностями и долгосрочной maintainability?
5. Что важнее в вашей команде: individual excellence или collaborative delivery? Почему?