Staff Data Scientist (Pricing)

Хотите помогать другим? Мы нанимаем!

GoFundMe — это самая влиятельная в мире платформа для добрых дел, призванная помогать людям помогать друг другу. Объединяя отдельных лиц и некоммерческие организации, GoFundMe делает возможным и безопасным для людей просить о помощи и поддерживать благотворительные цели — как для себя, так и для других. Вместе наше сообщество собрало более 40 миллиардов долларов с 2010 года.

Мы ищем Старшего специалиста по науке о данных (Ценообразование) (Staff Data Scientist (Pricing)), который станет ведущим индивидуальным участником, отвечающим за научное обоснование, стратегию, экспериментирование и внедрение ИИ в области ценообразования и оптимизации доходов в GoFundMe. Эта роль находится на стыке экономики, поведенческих наук, экспериментирования и машинного обучения, с прямой ответственностью за оптимизацию конверсии пожертвований, сумм пожертвований и опыта донора на протяжении всего продукта.

Кандидаты, рассматриваемые на эту должность, должны проживать в районе залива Сан-Франциско. Требуется присутствие в офисе 3 раза в неделю.

Работа

• Полное управление оптимизацией ценообразования и сумм пожертвований: Определение аналитической стратегии, моделей и метрик успеха для рекомендаций по ценообразованию на различных продуктовых поверхностях, сбалансированных с точки зрения конверсии, сумм пожертвований и долгосрочного доверия доноров.
• Моделирование человеческого поведения с использованием экономики и ИИ: Применение экономических теорий, поведенческих наук и машинного обучения для понимания процесса принятия решений донорами, оценки эластичности и прогнозирования реакции на изменения в дизайне продукта и архитектуре выбора.
• Использование нетранзакционных поведенческих сигналов: Моделирование разреженных и косвенных сигналов (например, навигация, колебания, контекст, устройство, время) для выявления изменений в намерениях и закономерностях взаимодействия, помимо наблюдаемых транзакций.
• Создание адаптивных систем с учетом обратной связи: Разработка моделей, которые обучаются со временем с использованием сигналов экспериментов, циклов обратной связи и концепций обратного обучения (например, контекстуальных бандитов или последовательного принятия решений), где это уместно.
• Руководство экспериментами и причинно-следственным обучением: Сотрудничество с отделами продукта и инженерии для разработки надежных фреймворков экспериментирования и измерения, обеспечивающих причинную обусловленность, интерпретируемость и безопасность ценовых и донорских моделей для развертывания в масштабе.
• Интеграция внешних данных и контекста: Дополнение поведенческих моделей внешними наборами данных (макроэкономические показатели, сезонность, региональные или временные сигналы) для лучшего понимания и прогнозирования поведения доноров.
• Преобразование выводов в действия: Преобразование сложных экономических и поведенческих анализов в развертываемые модели, четкие продуктовые рекомендации и измеримое бизнес-влияние.
• Влияние через повествование и лидерство: Эффективное донесение выводов до высшего руководства, гуманизация поведения доноров через нарратив и выступление в качестве доверенного партнера по вопросам ценообразования и стратегии пожертвований.
• Повышение технического уровня: Установление лучших практик для строгости моделирования, валидации, мониторинга и итераций; наставничество других специалистов по данным и повышение уровня науки о ценообразовании в организации.

Вы

Опыт и образование

Либо степень Ph.D. в области экономики, прикладной экономики или тесно связанной количественной области, демонстрирующая способность расширять границы прикладных исследований и преобразовывать теорию в практические подходы к моделированию, ЛИБО более 8 лет отраслевого опыта в области науки о данных, прикладной экономики, ценообразования, оптимизации торговых площадок или монетизации в высокотехнологичной цифровой компании, с подтвержденным опытом владения и масштабирования систем ценообразования или принятия решений.

Глубокий опыт применения экономического обоснования, причинно-следственного вывода и поведенческого моделирования для решения реальных задач.

Подтвержденная способность решать неопределенные, высокоэффективные задачи и добиваться измеримых бизнес-результатов.

Основные навыки

• Прочная основа в эконометрике, причинно-следственном выводе и поведенческом моделировании.
• Глубокое понимание эластичности цен, моделирования выбора и науки принятия решений.
• Опыт моделирования нечетких, разреженных или нетранзакционных поведенческих данных.
• Практический опыт проектирования и интерпретации экспериментов и причинных сигналов.
• Знакомство с концепциями обучения с подкреплением, бандитов или адаптивной оптимизации (прикладными или исследовательскими).

Технические навыки

Продвинутое владение Python (pandas, NumPy, scikit-learn, PyMC/Stan или аналоги) и SQL, с возможностью создания, валидации и итерации сложных аналитических рабочих процессов и рабочих процессов моделирования.

Подтвержденная способность использовать современные инструменты ИИ и кодирующие агенты (например, помощники на основе LLM, автономные или полуавтономные кодирующие агенты, генерация признаков на основе моделей, генерация синтетических данных) для ускорения исследований, прототипирования и вывода моделей в продакшн.

Опыт проектирования или применения решений на основе LLM или ИИ для сложных задач принятия решений (например, извлечение признаков из неструктурированных данных, быстрое экспериментирование, симуляция или оркестрация моделей) за пределами базового использования промптов.

Лидерство и сотрудничество

Исключительная способность рассказывать четкие, убедительные истории на основе сложных данных.

Уверенность во влиянии на направление продукта и принятие решений руководством.

Подтвержденная способность руководить без формальных полномочий и повышать уровень практик команды.

Предпочтительно, но не обязательно

• Опыт в области ценообразования для потребителей, торговых площадок или цифровых платежей/пожертвований.
• Опыт сотрудничества с инженерами для вывода моделей и систем на базе ИИ в продакшн, включая мониторинг, оценку и итерации в реальных средах.
• Знакомство с современными платформами данных (Snowflake, Databricks) и инфраструктурой экспериментирования; опыт версионирования и валидации моделей является плюсом.
• Сильные навыки визуализации данных, документирования и презентации, с акцентом на ясность и коммуникацию, готовую для руководства.

Почему вам понравится здесь

• Влияйте на результат: Станьте частью организации, ориентированной на миссию, которая каждый год положительно меняет жизни миллионов людей.
• Инновационная среда: Работайте в разнообразной, увлеченной и талантливой команде в быстро меняющейся, дальновидной атмосфере.
• Командная работа: Присоединяйтесь к веселой и слаженной команде, которая усердно работает и вместе отмечает успехи.
• Конкурентные преимущества: Наслаждайтесь конкурентной оплатой и комплексными медицинскими услугами.
• Комплексная поддержка: Получите финансовую помощь на такие вещи, как гибридная работа, планирование семьи, а также щедрый отпуск по уходу за ребенком, гибкие правила отпусков и ресурсы для психического здоровья и благополучия для поддержки вашего общего благополучия.
• Возможности роста: Участвуйте в программах обучения, развития и признания, которые помогут вам процветать и расти.
• Приверженность DEI: Вносите вклад в разнообразие, справедливость и инклюзивность посредством текущих инициатив и групп поддержки сотрудников.
• Вовлеченность в сообщество: Вносите свой вклад, участвуя в нашей программе волонтерства.

Мы живем по нашим основным ценностям: нетерпение к величию, находить решение, завоевывать доверие каждый день, движимые целью. Станьте частью чего-то большего вместе с нами!

GoFundMe гордится тем, что является работодателем с равными возможностями, который активно ищет кандидатов из различных слоев общества и с различным опытом. Мы не дискриминируем по признаку расы, цвета кожи, религии, этнической принадлежности, национальности или национального происхождения, пола, сексуальной ориентации, гендера, гендерной идентичности или выражения, беременности, семейного положения, возраста, состояния здоровья, умственных или физических нарушений, а также статуса военнослужащего или ветерана.

Годовой диапазон заработной платы в США для этой должности с полной занятостью составляет 179 500–269 500 долларов США. Компания также предлагает сотрудникам акции и другие льготы, включая медицинское, стоматологическое, офтальмологическое страхование, страхование жизни и программу пенсионных накоплений 401(k). В дополнение к этой заработной плате существуют надбавки за географическое положение, которые увеличивают оплату в зависимости от места работы. Кроме того, оплата может варьироваться в зависимости от других факторов, включая навыки, опыт, образование или обучение. Ваш рекрутер сможет предоставить более подробную информацию о конкретном общем компенсационном пакете с учетом вашего местоположения в процессе найма.

Если вам требуется разумное приспособление для подачи заявления о приеме на работу, прохождения собеседования или иного участия в процессе найма, пожалуйста, свяжитесь с нами по адресу контакт рекрутера.

Мы гордимся тем, что сотрудничаем с GoFundMe.org, независимой общественной благотворительной организацией, чтобы расширить охват и влияние нашего щедрого сообщества, помогая при этом стимулировать критические социальные изменения. Вы можете узнать больше о деятельности и влиянии GoFundMe.org в их годовом отчете за 2025 финансовый год.

Наш ежегодный отчет «Год помощи» отражает влияние нашего сообщества на продвижение нашей миссии по оказанию помощи людям в помощи друг другу.

Последние новости и объявления компании можно найти в нашем разделе новостей.