Director, Data Science

О позиции

Data Science функция в GitLab объединяет науку о данных и аналитику под одним руководством. Мы помогаем лидерам принимать решения об инвестициях, измерять эффективность и понимать ценность продукта для клиентов. Роль фокусируется на сложных задачах: эксперименты, причинный вывод, production модели и рекомендации, которые ведут бизнес. В компании ценится культура удалённой работы, прозрачность и непрерывное обучение.

Чем заниматься

• Построение доверительных отношений с исполнительными директорами в Product, Finance и GTM, роль thought partner
• Управление инвестициями и приоритезацией команд, принятие решений о распределении времени Data Science
• Лидирование высоковлиятельных кросс-функциональных программ от стратегии до измеримого бизнес-результата
• Коучинг и менторство менеджеров и senior ICs, построение succession plan и лавы лидеров
• Поддержание высокого стандарта талантов и развитие каждого члена команды
• Определение орг-широких стандартов для метрик, причинного вывода, предиктивного моделирования и роли AI
• Построение культуры доверия, операционности и открытой коммуникации
• Партнёрство с Analytics Engineering и Data Engineering для решения общих data возможностей

Что ждут

• 12+ лет опыта в data science, product analytics или смежных областях
• 6+ лет liderства командами и 3+ лет управления менеджерами в B2B SaaS или tech
• Доказанная история масштабирования data science или analytics организации как стратегического партнёра
• Сильный бизнес-аккумен в product и go-to-market, связь data работы с revenue и growth
• Executive presence: ясная коммуникация сложной информации C-suite, коучинг менеджеров
• Глубокая экспертиза в статистике, экспериментации и causal inference
• Техническая глубина в SQL, Python и ML для guidance и pressure-test моделей команды
• Чёткое видение как AI трансформирует data science и аналитику
• Опыт работы в GitLab или похожих all-remote asynchronous компаниях

Условия

• Конкурентоспособный пакет заработной платы от $209,600 до $314,400 USD в год
• Flexible Paid Time Off
• Equity Compensation & Employee Stock Purchase Plan
• Growth and Development Fund
• Parental Leave
• Team Member Resource Groups
• Health and well-being benefits
• All-remote culture с возможностью работы из любой локации в США/Канаде

Навыки

• team_management
• leadership
• statistical_analysis
• experimentation_design
• causal_inference
• python
• sql
• machine_learning
• product_analytics
• business_intelligence
• executive_communication
• stakeholder_management
• strategic_planning
• data_science_orchestration
• ai_integration
• metrics_frameworks
• gaussian_processes
• ab_testing
• predictive_modeling
• b2b_saas_expertise
• go_to_market_strategy

Могут спросить на собеседовании

1. Расскажите о случае, когда вы успешно масштабировали data science организацию и превратили её из операционной функции в стратегического партнёра для бизнеса.
2. Как вы балансируете долгосрочные исследования с краткосрочными бизнес-требованиями, когда ресурсы ограничены?
3. Приведите пример, как вы повлияли на стратегию продукта через data insights, которые изменили решение на C-level
4. Как вы развиваете talent bench и succession planning для вашей команды Data Science?
5. Какие стандарты метрик и validation вы устанавливаете для data science проектов? Как вы обеспечиваете качество моделей перед production?