Sr. Data Scientist - AI Research

О позиции

Lyra Health — ведущий провайдер научно обоснованной помощи в области ментального здоровья, обслуживающий более 20 млн человек через работодателей и партнёрские отношения с медицинскими страховыми программами. Компания разработала полностью интегрированную платформу на основе ИИ (Lyra Empower), сочетающую качественные решения для заботы о здоровье с технологиями. Мы ищем мотивированного дата-саентиста, который хочет работать на стыке клинических задач и продвинутых методов машинного обучения, чтобы улучшить опыт пациентов и поставщиков услуг.

Чем заниматься

• Тесное сотрудничество с командами Data, Product, Engineering и Clinical для улучшения платформы Lyra
• Изучение разнообразных источников данных и построение пайплайнов с применением клинической логики к сырым данным вместе с data engineer
• Получение практических инсайтов, разработка предиктивных и генеративных моделей, внедрение строгих фреймворков оценки
• Выполнение срочных ad hoc запросов на данные для внутренних и внешних стейкхолдеров

Что ждут

• 5+ лет опыта аналитики данных в индустрии, предпочтительно продукт-аналитика в AI/ML
• Опыт коллаборации со стейкхолдерами across технических, бизнес и клинических доменов
• Понимание статистических приложений и методов (экспериментация, вероятности, регрессия)
• Опыт применения тестирования гипотез в промышленной или исследовательской среде
• Навыки комплексного анализа нерегулярных данных из разрозненных источников, готовность чистить messy data
• Сильные навыки SQL, включая сложные запросы с множественными схемами и таблицами, опыт создания views
• Образование магистратуры по статистике или количественным дисциплинам (желательно)

Будет плюсом

• Интерес к общественному здравоохранению (public health)
• Опыт в R&D AI/ML, включая prompt engineering и RAG
• Опыт работы с Python: очистка и анализ данных, парсинг JSON, вызовы API, создание user-defined функций, автоматизация

Условия

• Удалённая работа внутри США или офис в Бёрлингейме, Калифорния
• Работа в компании, трансформирующей доступ к услугам ментального здоровья
• Сотрудничество с мультидисциплинарными командами (Data, Product, Engineering, Clinical)
• Возможность влиять на реальные результаты лечения миллионов людей
• Компетентная и инклюзивная рабочая среда
• Конкурентоспособная зарплата ($128K–$197K в год)

Навыки

• Python
• SQL
• Machine Learning
• Statistical Analysis
• Hypothesis Testing
• Data Cleaning
• JSON Parsing
• API Integration
• Data Pipelines
• Predictive Modeling
• Generative Models
• RAG (Retrieval-Augmented Generation)
• Prompt Engineering
• Product Analytics

Могут спросить на собеседовании

1. Расскажите о вашем опыте разработки предиктивных или генеративных моделей. Как вы оценивали их качество?
2. Как вы справляетесь с 'messy' данными из разных источников? Опишите процесс очистки и подготовки.
3. Приведите пример применения статистического тестирования гипотез в продуктовой среде. Какие выводы вы сделали?
4. Как вы выстраиваете взаимодействие между технической, бизнес и клинической сторонами проекта?
5. Какой у вас опыт работы с SQL при создании сложных запросов и view? Приведите пример.