Используем cookie для работы сайта и статистики. «Хорошо» разрешит ещё и запись сессий.
Robinhood
Чикаго, Соединенные Штаты4 месяца назад
170 000 – 255 000 USD
в год
Compensation (Zone 1 (Menlo Park, CA; New York, NY; Bellevue, WA; Washington, DC)): 217,000 – 255,000 USD per year Compensation (Zone 2 (Denver, CO; Westlake, TX; Chicago, IL)): 191,000 – 224,000 USD per year Compensation (Zone 3 (Lake Mary, FL; Clearwater, FL; Gainesville, FL)): 170,000 – 199,000 USD per year
Join us in building the future of finance. Our mission is to democratize finance for all. An estimated $124 trillion of assets will be inherited by younger generations in the next two decades. The largest transfer of wealth in human history. If you’re ready to be at the epicenter of this historic cultural and financial shift, keep reading. About the team + role We are building an elite team, applying frontier technologies to the world’s biggest financial problems. We’re looking for bold thinkers. Sharp problem-solvers. Builders who are wired to make an impact. Robinhood isn’t a place for complacency, it’s where ambitious people do the best work of their careers. We’re a high-performing, fast-moving team with ethics at the center of everything we do. Expectations are high, and so are the rewards. The Talent Management & Analytics team is scaling to its next major milestone—integrating advanced predictive insights and tactical AI into our workforce systems. Our mission is to build the data solutions that help the entire company recruit exceptional talent, design high-performing team structures, and put active organizational insights directly into the hands of everyone making team decisions. Operating at the intersection of data science, product development, and organizational psychology, we are transforming how Robinhood uses data to empower our workforce and anticipate organizational needs. As a Staff Data Scientist, you will serve as the team's technical and strategic anchor, owning the vision, design, and delivery of the high-impact data products that our executives, people partners, and line managers rely on every day. Your focus will be entirely on solving meaningful organizational problems: understanding what enables exceptional talent to thrive, accelerating team performance, and designing proactive strategies that support long-term retention across Robinhood. This is a unique opportunity to apply state-of-the-art language models and predictive analytics to solve critical talent problems! This role is based in our Menlo Park, CA, Chicago, IL, and New York, NY offices, with in-person attendance expected at least 3 days per week. At Robinhood, we believe in the power of in-person work to accelerate progress, spark innovation, and strengthen community. Our office experience is intentional, energizing, and designed to fully support high-performing teams. What you’ll do Spearhead the next phase of talent intelligence: Take the team beyond descriptive reporting and build the predictive frameworks that show not just what is happening in our workforce, but what will happen next. Architect a unified workforce data model: Pipeline data across disparate recruiting systems, performance cycles, surveys, and internal tools into a single, cohesive data model that maps the entire employee lifecycle; use AI-native workflows aggressively to parse unstructured text like exit notes and survey feedback at scale. Define the metrics dictionary and semantic layer: Standardize how metrics like headcount, attrition, and workforce trends are measured across the company; build the semantic layers that keep this data consistent and trustworthy at scale. Drive data access control and governance: Build the frameworks for role-based access controls and data masking so HR, Finance, and line managers have exactly the access they need without risking sensitive personnel data. Redesign employee sentiment architecture: Replace traditional annual survey cycles with a continuous, always-on listening framework that captures real-time organizational health and highlights leading risk indicators. Own product delivery: Act as the technical product owner for internal data interfaces—collaborating directly with Enterprise Engineering to ensure exceptional user utility, predictive accuracy, and data reliability. Enforce rigorous statistical standards: Apply experimental design, A/B testing, and psychometric methodologies to ensure our predictive workforce models and survey frameworks are scientifically backed and statistically valid. What you bring 7+ years of data science experience, with advanced skills in Python, SQL, and direct experience with modern data infrastructure like Snowflake, BigQuery, or dbt. Strong product focus and experience defining user requirements, collaborating with engineers, and taking internal data tools from conception to launch. Deep understanding of statistics, experimental design, and psychometrics or survey methodology to design research-backed questions. Direct experience integrating language models into data pipelines to automate text processing and summarization at scale. What we offer Challenging, high-impact work to grow your career. Performance-driven compensation with multipliers for outsized impact, bonus programs, equity ownership, and 401(k) matching. Best-in-class benefits to fuel your work, including 100% paid health insurance for employees with 90% coverage for dependents. Lifestyle wallet — a highly flexible benefits spending account for wellness, learning, and more. Employer-paid life & disability insurance, fertility benefits, and mental health benefits. Time off to recharge including company holidays, paid time off, sick time, parental leave, and more! Exceptional office experience with catered meals, events, and comfortable workspaces. In addition to the base pay range listed below, this role is also eligible for bonus opportunities + equity + benefits. Base pay for the successful applicant will depend on a variety of job-related factors, which may include education, training, experience, location, business needs, or market demands. The expected base pay range for this role is based on the location where the work will be performed and is aligned to one of 3 compensation zones. For other locations not listed, compensation can be discussed with your recruiter during the interview process. Base Pay Range: Zone 1 (Menlo Park, CA; New York, NY; Bellevue, WA; Washington, DC) $217,000 — $255,000 USD Zone 2 (Denver, CO; Westlake, TX; Chicago, IL) $191,000 — $224,000 USD Zone 3 (Lake Mary, FL; Clearwater, FL; Gainesville, FL) $170,000 — $199,000 USD Click here to learn more about our Total Rewards, which vary by region and entity. If our mission energizes you and you’re ready to build the future of finance, we look forward to seeing your application. AI Usage Disclosure: Robinhood uses artificial intelligence (AI) tools to support parts of our recruiting process. These tools enhance the efficiency and consistency of our hiring process; however, all hiring decisions are made by our hiring teams. Robinhood provides equal opportunity for all applicants, offers reasonable accommodations upon request, and complies with applicable equal employment and privacy laws. Inclusion is built into how we hire and work—welcoming different backgrounds, perspectives, and experiences so everyone can do their best. Please review the Privacy Policy for your country of application.
Сравним навыки, грейд, формат работы и зарплату
Чаще всего от 209 000 до 261 000
Грейд
Staff
Опыт работы
от 7 лет
Формат работы
Гибрид
Уровень английского
B2, выше среднего
Письмо на почту или сообщение рекрутеру в Telegram
Присоединяйтесь к нам в построении будущего финансов. Наша миссия — демократизировать финансы для всех. По оценкам, в течение следующих двух десятилетий молодое поколение унаследует активы на сумму 124 триллиона долларов. Это крупнейший трансфер богатства в истории человечества. Если вы готовы оказаться в эпицентре этого исторического культурного и финансового сдвига, читайте дальше. О команде + роль Мы формируем элитную команду, применяя передовые технологии для решения крупнейших мировых финансовых проблем. Мы ищем смелых мыслителей. Острых решателей проблем. Строителей, которые нацелены на результат. Robinhood — это не место для самоуспокоения, это место, где амбициозные люди достигают лучших результатов в своей карьере. Мы — высокоэффективная, быстро развивающаяся команда, в основе деятельности которой лежат этические принципы. Ожидания высоки, и вознаграждение тоже. Команда по управлению талантами и аналитике масштабируется к своему следующему важному этапу — интеграции передовой прогнозной аналитики и тактического ИИ в наши кадровые системы. Наша миссия — создавать решения на основе данных, которые помогают всей компании привлекать исключительных специалистов, проектировать высокоэффективные командные структуры и предоставлять активную организационную аналитику непосредственно тем, кто принимает решения в командах. Работая на стыке науки о данных, разработки продуктов и организационной психологии, мы трансформируем способы использования Robinhood данных для расширения возможностей наших сотрудников и прогнозирования организационных потребностей. В качестве штатного специалиста по науке о данных (Staff Data Scientist) вы будете техническим и стратегическим лидером команды, отвечая за видение, проектирование и реализацию высокоэффективных продуктов на основе данных, на которые полагаются наши руководители, специалисты по работе с персоналом и менеджеры отделов каждый день. Ваше внимание будет полностью сосредоточено на решении значимых организационных проблем: понимании того, что позволяет исключительным талантам преуспевать, ускорении производительности команды и разработке проактивных стратегий, поддерживающих долгосрочное удержание сотрудников в Robinhood. Это уникальная возможность применить новейшие языковые модели и прогнозную аналитику для решения критически важных кадровых задач!
Возглавить следующий этап развития аналитики талантов: вывести команду за пределы описательной отчетности и создать прогнозные фреймворки, которые показывают не только то, что происходит в нашей рабочей силе, но и то, что произойдет дальше. Разработать унифицированную модель данных о персонале: объединить данные из разрозненных систем подбора персонала, циклов оценки эффективности, опросов и внутренних инструментов в единую, целостную модель данных, которая охватывает весь жизненный цикл сотрудника; активно использовать рабочие процессы на основе ИИ для масштабной обработки неструктурированного текста, такого как выходные записки и отзывы по опросам. Определить словарь метрик и семантический слой: стандартизировать измерение таких метрик, как численность персонала, текучесть кадров и тенденции в рабочей силе, по всей компании; создать семантические слои, которые обеспечивают согласованность и достоверность этих данных в масштабе. Обеспечить контроль доступа к данным и управление ими: разработать фреймворки для контроля доступа на основе ролей и маскирования данных, чтобы HR, финансовый отдел и менеджеры отделов имели именно тот доступ, который им необходим, без риска утечки конфиденциальных данных сотрудников. Перепроектировать архитектуру анализа настроений сотрудников: заменить традиционные ежегодные циклы опросов на непрерывную, постоянно действующую систему мониторинга, которая отслеживает состояние организации в режиме реального времени и выявляет опережающие индикаторы риска. Отвечать за реализацию продукта: выступать в качестве технического владельца продукта для внутренних интерфейсов данных — тесно сотрудничая с Enterprise Engineering для обеспечения исключительной пользы для пользователей, точности прогнозов и надежности данных. Обеспечить строгие статистические стандарты: применять экспериментальный дизайн, A/B-тестирование и психометрические методики для обеспечения того, чтобы наши прогнозные модели рабочей силы и фреймворки опросов были научно обоснованными и статистически достоверными.
7+ лет опыта в области науки о данных, с продвинутыми навыками в Python, SQL и прямым опытом работы с современной инфраструктурой данных, такой как Snowflake, BigQuery или dbt. Сильный фокус на продукт и опыт определения требований пользователя, сотрудничества с инженерами и вывода внутренних инструментов для работы с данными от концепции до запуска. Глубокое понимание статистики, экспериментального дизайна и психометрики или методологии проведения опросов для разработки вопросов, основанных на исследованиях. Прямой опыт интеграции языковых моделей в конвейеры данных для автоматизации обработки и обобщения текста в масштабе.
Вознаграждение (Зона 1 (Менло-Парк, Калифорния; Нью-Йорк, Нью-Йорк; Бельвью, Вашингтон; Вашингтон, округ Колумбия)): 217 000 – 255 000 долларов США в год Вознаграждение (Зона 2 (Денвер, Колорадо; Уэстлейк, Техас; Чикаго, Иллинойс)): 191 000 – 224 000 долларов США в год Вознаграждение (Зона 3 (Лейк-Мэри, Флорида; Клируотер, Флорида; Гейнсвилл, Флорида)): 170 000 – 199 000 долларов США в год
Эта должность предполагает работу в наших офисах в Менло-Парке (Калифорния), Чикаго (Иллинойс) и Нью-Йорке (Нью-Йорк) с ожидаемым присутствием в офисе не менее 3 дней в неделю. В Robinhood мы верим в силу очной работы для ускорения прогресса, стимулирования инноваций и укрепления сообщества. Наша офисная среда целенаправленная, энергичная и разработана для полной поддержки высокопроизводительных команд. Сложная, высокоэффективная работа для развития вашей карьеры. Компенсация, основанная на результатах работы, с множителями за выдающиеся достижения, бонусными программами, владением акциями и соответствием 401(k). Лучшие в своем классе льготы для поддержки вашей работы, включая 100% оплату медицинской страховки для сотрудников с 90% покрытием для иждивенцев. Кошелек для образа жизни — высокогибкий счет для расходов на льготы для оздоровления, обучения и многого другого. Оплачиваемое работодателем страхование жизни и от несчастных случаев, льготы по репродуктивному здоровью и охране психического здоровья. Время для отдыха, включая государственные праздники, оплачиваемый отпуск, больничные, отпуск по уходу за ребенком и многое другое! Исключительная офисная среда с питанием, мероприятиями и комфортными рабочими местами. В дополнение к указанному ниже базовому уровню оплаты, эта должность также дает право на получение бонусных возможностей + акций + льгот. Базовая оплата для успешного кандидата будет зависеть от различных факторов, связанных с работой, которые могут включать образование, обучение, опыт, местоположение, потребности бизнеса или рыночный спрос. Ожидаемый диапазон базовой оплаты для этой должности основан на месте выполнения работы и соответствует одной из 3 зон компенсации. Для других неуказанных мест компенсация может быть обсуждена с рекрутером во время процесса собеседования. Диапазон базовой оплаты: Зона 1 (Менло-Парк, Калифорния; Нью-Йорк, Нью-Йорк; Бельвью, Вашингтон; Вашингтон, округ Колумбия) 217 000 — 255 000 долларов США Зона 2 (Денвер, Колорадо; Уэстлейк, Техас; Чикаго, Иллинойс) 191 000 — 224 000 долларов США Зона 3 (Лейк-Мэри, Флорида; Клируотер, Флорида; Гейнсвилл, Флорида) 170 000 — 199 000 долларов США Нажмите здесь, чтобы узнать больше о наших общих вознаграждениях, которые различаются в зависимости от региона и организации.
