Senior Data Scientist

О позиции

Вы присоединитесь к команде Northbeam — платформы маркетинговой аналитики нового поколения, которая помогает e-commerce брендам отслеживать эффективность рекламных расходов и понимать полный путь клиента. Компания активно использует machine learning с момента основания, предлагая решения multi-touch attribution, MMM+, анализ инкрементальности и персонализированные дашборды. Теперь команда расширяет функционал, интегрируя AI для автоматизации принятия решений на основе данных. Это возможность работать в быстрорастущей стартап-компании с сильным product-market fit и влиять на развитие технологий, которые используют ведущие бренды электронной коммерции.

Чем заниматься

• Построение, развертывание и поддержка продакшн-систем для продуктов измерения (MMM, Incrementality, Insights, Recommendation Systems)
• Трансформация статистических методов и каузального вывода в масштабируемые функции для клиентов
• Улучшение точности, покрытия, надёжности и операционной устойчивости систем измерения
• Отладка проблем во всей стеке: от исходных данных до клиентского вывода
• Оценка методологических улучшений с балансом между статистической строгостью, сложностью реализации и бизнес-ценностью
• Сотрудничество с командой Data Science, Engineering, Product и Customer Success
• Объяснение клиентам статистических концепций, решение проблем измерения, сбор обратной связи

Что ждут

• Бакалаврская степень (магистр или PhD предпочтительно) по Computer Science, Statistics, Mathematics, Engineering или смежным количественным дисциплинам
• 5+ лет опыта построения и деплоя data science / ML / AI систем в продакшн-средах
• Сильная база в статистике, машинном обучении, экспериментах и каузальном выводе
• Опыт применения статистических методов для решения реальных бизнес-задач
• Навыки написания производственного кода: поддерживаемого, тестируемого и надёжного
• Опыт внедрения, развёртывания и поддержки статистических/ML систем в production
• Способность отлаживать проблемы во всём стеке: источник данных, пайплайны, логика моделей, сервисы, выход для клиентов
• Опыт ведения проектов end-to-end от определения проблемы до продакшн-деплоя и операционной поддержки
• Готовность работать в fast-paced startup среде с высокой автономией
• Навыки коммуникации: способность объяснять технические концепции технической и нетехнической аудитории

Будет плюсом

• PhD в соответствующей области
• Опыт работы в сфере маркетинговых технологий (adtech, martech)
• Опыт работы с MMM++ и многоканальной атрибуцией
• Знание облачных платформ (AWS, GCP, Azure)
• Опыт работы с A/B тестами и экспериментальными дизайнами
• Английский язык как рабочий

Условия

• Конкурентоспособный годовой оклад: $170,000—$200,000 USD плюс equity пакет
• Комплексное медицинское страхование (медицина, стоматология, зрение)
• План 401(k) с корпоративными взносами
• Гибкая политика оплачиваемых отпусков (PTO)
• 12 оплачиваемых компанией праздничных дней
• 12 недель оплачиваемого декретного отпуска
• $500 стипендия на домашнюю рабочую станцию
• Удалённая работа с физическими офисами в Сан-Франциско и Лос-Анджелесе

Навыки

• Machine Learning
• Statistical Analysis
• Causal Inference
• Python
• MLOps
• Data Science
• Experiment Design
• SQL
• Model Deployment
• A/B Testing
• Multi-Touch Attribution
• Marketing Mix Modeling (MMM)
• Incrementality Analysis
• Production Software Engineering

Могут спросить на собеседовании

1. Как вы проводите каузальный вывод в реальных бизнес-задачах? Приведите пример проекта.
2. Расскажите о системе машинного обучения, которую вы внедрили в продакшн. Какие вызовы возникли?
3. Как вы оцениваете trade-offs между статистической строгостью и practical implementation complexity?
4. Опишите ваш подход к debugging ML-системы при неработоспособности прогнозов в продакшене.
5. Как вы объясняете сложные статистические концепции нетехническим заказчикам? Есть ли конкретный пример?