Sr Principal Data Scientist

Более 20 лет Smartsheet помогал командам эффективно управлять работой и масштабировать решения. Теперь, в самой амбициозной главе нашей истории, мы объединяем команды людей и ИИ-агентов. Организуя работу, которую агенты делают лучше всего, автоматизируя рутинные задачи и выявляя закономерности в больших объемах данных, мы освобождаем людей для того, чтобы они могли сосредоточиться на том, что действительно важно: на суждениях, творчестве и масштабном мышлении. Это волшебство в работе, и именно этим мы занимаемся каждый день. Smartsheet ищет Старшего ведущего специалиста по данным, который будет определять техническое направление для моделей машинного обучения и под-агентов ИИ, способствующих росту, монетизации, эффективности и удержанию клиентов на протяжении всего их жизненного цикла. Вы будете проектировать системы, определять стандарты моделирования и оценки, а также формировать дорожную карту того, как Smartsheet использует прикладное машинное обучение и агентивный ИИ для обслуживания миллионов клиентов. Данные чрезвычайно богаты: петабайты данных об исполнении, охватывающие два десятилетия того, как выполняется реальная работа. Вы — признанный технический лидер, который свободно перемещается между архитектурой, прототипом и производством; повышает планку для специалистов по данным вокруг вас; и сотрудничает с руководителями высшего звена в области продуктов и инженерии для принятия решений, которые приносят пользу всей организации. Вы будете работать в основном с отделами продуктов и инженерии и будете частью команды Business Intelligence Smartsheet. Эта штатная позиция подчиняется директору по науке о данных и базируется в офисе Smartsheet в Бангалоре, Индия. Вы будете: Определять техническое направление использования Smartsheet прикладного машинного обучения и агентивного ИИ на протяжении всего жизненного цикла клиента — что будет создано, что нет, и как это будет выглядеть хорошо. Проектировать системы, лежащие в основе под-агентов: как они основываются на доказательствах, как калибруются риск и уверенность, как оцениваются решения, и как все это остается безопасным и надежным в масштабе. Определять стандарты моделирования, оценки и экспериментирования, которым следует команда — от офлайн-метрик до онлайн-развертывания и мониторинга в производственной среде. Лично внедрять наиболее эффективные модели и под-агенты — те, которые требуют участия старшего специалиста для определения проблемы, преодоления неопределенности и снижения рисков. Принимать технические решения относительно основ данных и слоя знаний, которые используют под-агенты, с сильным контролем конфиденциальности, агрегации и доверия клиентов. Сотрудничать с руководителями высшего звена в области продуктов, инженерии и прикладного ИИ для формирования стратегии, дорожной карты и инвестиций. Повышать планку для команды специалистов по данным — наставничество для специалистов и ведущих специалистов по данным, проверка проектных решений, установление стандартов найма и повышение строгости моделирования в организации. У вас есть: Степень бакалавра и 12+ лет опыта (или 14+ лет опыта); ученая степень в количественной области (статистика, информатика, машинное обучение, экономика, исследование операций или аналогичная) строго предпочтительна. Опыт определения технического направления для прикладного машинного обучения и ИИ, которое успешно внедряется и имеет значение — крупные инициативы, сложные системы или новые парадигмы моделирования, от идеи до производственного влияния. Глубокие знания в области прикладного машинного обучения, как в традиционных моделях, так и в глубоком обучении: градиентный бустинг, регуляризованные линейные модели, трансформерные последовательные модели, эмбеддинги фундаментальных моделей, причинное машинное обучение, контекстные бандиты и офлайн-обучение с подкреплением. Архитектурное понимание систем агентивного ИИ: использование инструментов, поиск информации, многошаговое рассуждение, оценка, системы защиты и закономерности для обеспечения их надежности в производственной среде. Глубокое понимание причинно-следственного анализа для проектирования вмешательств и моделирования жизненного цикла: моделирование повышения, разность разностей, оценка склонности и синтетический контроль. Прочная основа в статистике и дизайне экспериментов в масштабе: проверка гипотез, анализ мощности, множественные сравнения, последовательное тестирование и квазиэкспериментальные методы. Опыт эксплуатации машинного обучения в производственной среде в масштабе — конвейеры обработки признаков, мониторинг моделей, обнаружение дрейфа, периодичность переобучения и компромиссы между пакетной и потоковой обработкой. Владение SQL и Python; комфорт с инструментами ML/LLM в масштабе (Spark, Databricks, Snowflake или их эквиваленты), фреймворками ML (PyTorch, scikit-learn, XGBoost/LightGBM) и инструментами визуализации (Tableau или аналогичными). Опыт управления работой по моделированию жизненного цикла — отток, расширение, принятие, состояние плана, оценка лидов/аккаунтов — и деловая хватка в отношении метрик SaaS, которые им управляют (NRR, GRR, ARR и экономика когорт). Прагматичный производственный подход: задержка, стоимость, мониторинг, дрейф, галлюцинации и то, что происходит, когда модель или под-агент ошибается. Подтвержденная способность влиять на руководителей высшего звена в области продуктов и инженерии, а также наставлять специалистов и ведущих специалистов по данным — ваша история успеха показывает улучшение людей и решений, а не только моделей. Уверенность в работе в условиях глубокой неопределенности — определение проблемы, выбор подхода и согласование действий команды, когда нет готового решения. Узнайте больше о нас: В Smartsheet ваши идеи услышаны, ваш потенциал поддерживается, а ваш вклад имеет реальное значение. У вас будет свобода исследовать, раздвигать границы и расти за пределами своей роли. Мы приветствуем разнообразные точки зрения и нетрадиционные пути — потому что мы знаем, что успех приходит от людей, которые глубоко заботятся и вдумчиво бросают вызов. Когда вы делаете работу, которая вас развивает, волнует и связывает с чем-то большим, это волшебство в работе. Давайте вместе построим будущее. Равные возможности трудоустройства: Smartsheet является работодателем, который предоставляет равные возможности (EEO) и стремится создать инклюзивную среду с лучшими сотрудниками. Наша политика заключается в предоставлении равных возможностей трудоустройства всем квалифицированным кандидатам в соответствии с применимыми законами в США, Великобритании, Австралии, Германии, Коста-Рике, Японии, Болгарии, Индии и Сингапуре. Все квалифицированные кандидаты будут рассмотрены без учета расы, цвета кожи, религии, пола, сексуальной ориентации, гендерной идентичности, национального происхождения, возраста, статуса ветерана или инвалида, или генетической информации. Если есть какие-либо приготовления, которые мы можем сделать, чтобы обеспечить вам комфортное и позитивное прохождение собеседования, пожалуйста, сообщите нам.