Детали

Грейд

Junior

Формат работы

Удалённо

Тип занятости

Полная занятость

Уровень английского

B2, выше среднего

Сопроводительное письмо к вакансии

Письмо на почту или сообщение рекрутеру в Telegram

О вакансии

О позиции Mira создает будущее женского гормонального здоровья с помощью технологии количественного отслеживания гормонов. Мы ищем выдающегося специалиста по данным (Data Scientist), который станет основателем нашей функции науки о данных. Это уникальная возможность определить и построить алгоритмическую основу, которая поможет миллионам женщин лучше понять свое репродуктивное здоровье.

Как наш первый специалист по данным, вы будете нести ответственность за всю исследовательскую повестку дня — от определения того, что измерять и почему, до создания готовых к производству алгоритмов, интерпретирующих сложные гормональные данные в различных группах населения. Вы будете работать на стыке репродуктивной биологии, машинного обучения и разработки регулируемых медицинских устройств, переводя передовые научные достижения в функции, которые будут использоваться в нашем потребительском продукте.

Эта должность подчиняется руководителю отдела исследований и разработок (Head of R&D) и со временем, по мере нашего роста, будет развиваться в руководство командой специалистов по данным.

Присоединяйтесь к одной из самых быстрорастущих femtech-компаний в США, движимой сильной миссией по улучшению женского здоровья и расширению доступа к медицинской помощи
Станьте частью страстной, высокомотивированной и международной команды, стремящейся внести реальные изменения в жизнь людей

Задачи

Создание и улучшение биометрических показателей, алгоритмов и аналитики на основе данных для приложения Mira
Анализ данных о гормонах, циклах, поведении в приложении и результатах пользователей для выявления закономерностей и возможностей продукта
Разработка и валидация моделей для прогнозирования овуляции, моделирования циклов, интерпретации гормонов и персонализированных рекомендаций
Партнерство с отделами продукта, дизайна, инженерии, исследований и разработок, а также с научным сотрудником по реальным данным (Real-World Evidence Scientist) для преобразования данных в функции приложения и обоснованные выводы
Поддержка проектов по реальным данным и клинических исследований путем извлечения данных, исследовательского анализа, моделирования и валидации
Определение фреймворков для оценки и валидации производительности моделей, включая неопределенность, производительность подгрупп, недостающие данные и крайние случаи
Улучшение качества данных путем выявления пробелов в инструментарии и рекомендации лучшего сбора данных в приложении
Четкое документирование логики моделей, предположений, ограничений и соответствующих сценариев использования как для технических, так и для нетехнических команд
Работа с отделом инженерии для преобразования прототипов в готовые к производству функции приложения или конвейеры данных

Требования

Сильные навыки работы с Python и в области науки о данных; предпочтительно знание SQL и опыт работы с продольными данными, временными рядами, поведенческими данными, данными о здоровье, носимых устройствах, физиологическими данными или биомаркерами
Опыт использования методов интерпретируемости и объяснимости моделей: SHAP, LIME и т. д.
Сильное понимание валидации моделей, включая работу с недостающими данными, предотвращение утечек, тестирование надежности и оценку производительности в различных сегментах пользователей
Способность преобразовывать данные в ориентированные на пользователя функции продукта, метрики, рекомендации или алгоритмы
Опыт создания моделей, показателей или аналитических фреймворков, которые повлияли на продуктовые, клинические или бизнес-решения
Отличные коммуникативные навыки как с техническими, так и с нетехническими заинтересованными сторонами
Высокий уровень ответственности, скорость работы в стартапе и комфорт при работе в условиях неопределенности
Хорошее научное суждение; способность отличать выводы о продукте от клинических или маркетинговых заявлений
Опыт продвижения ML или алгоритмических функций к производству

Условия

Детали Должность является удаленной, с 40-часовой рабочей неделей, гибким графиком работы и периодическим пересечением с командой из США.

Преуспевайте в быстро развивающейся стартап-среде, где ваша работа напрямую влияет на рост компании, стратегию и ключевые решения
Получите реальные возможности для карьерного роста, с возможностью формировать, создавать и развивать команды по мере нашего масштабирования
Работайте в гибкой, полностью удаленной среде, которая поддерживает автономию, ответственность и независимость
Получите конкурентоспособную заработную плату наряду с системой бонусов, основанной на результатах и привязанной к OKR

About The Position Mira is building the future of women's hormonal health through quantitative hormone tracking technology. We're seeking an exceptional Data Scientist to be the founding member of our data science function. This is a unique opportunity to define and build the algorithmic foundation that will help millions of women better understand their reproductive health.

As our first Data Scientist, you will own the entire research agenda - from defining what to measure and why, to building production-ready algorithms that interpret complex hormonal data across diverse populations. You'll work at the intersection of reproductive biology, machine learning, and regulated medical device development, translating cutting-edge science into features that ship in our consumer product.

This role reports to the Head of R&D and will eventually grow into leading a data science team as we scale.

Details The role is a remote position, with a 40-hour workweek, flexible working hours, and occasional overlap with the US team.

Responsibilities:

Build and improve biometrics, algorithms, and data-driven insights for the Mira App.
Analyze hormone, cycle, app behavior, and user outcome data to identify patterns and product opportunities.
Develop and validate models for ovulation prediction, cycle modeling, hormone interpretation, and personalized recommendations.
Partner with Product, Design, Engineering, R&D, and the Real-World Evidence Scientist to translate data into app features and evidence-backed insights.
Support RWE and clinical research projects with data extraction, exploratory analysis, modeling, and validation.
Define model performance and validation frameworks, including uncertainty, subgroup performance, missing data, and edge cases.
Improve data quality by identifying instrumentation gaps and recommending better data capture in the app.
Document model logic, assumptions, limitations, and appropriate use cases clearly for technical and non-technical teams.
Work with Engineering to move prototypes toward production-ready app features or data pipelines.

Requirements:

Strong Python and data science skills; SQL preferred and experience with longitudinal, time-series, behavioral, health, wearable, physiological, or biomarker data.
Experience using model interpretability and explainability methods: SHAP, LIME, etc.
Strong model validation judgment, including handling missing data, avoiding leakage, testing robustness, and evaluating performance across user segments.
Ability to translate data into user-facing product features, metrics, recommendations, or algorithms.
Experience building models, scores, or analytical frameworks that influenced product, clinical, or business decisions.
Strong communication skills with both technical and non-technical stakeholders.
High ownership, startup speed, and comfort working with ambiguity.
Good scientific judgment; able to distinguish product insights from clinical or marketing claims.
Experience moving ML or algorithmic features toward production.

What we offer:

Join one of the fastest-growing femtech companies in the U.S., driven by a strong mission to advance women’s health and expand access to care
Be part of a passionate, highly motivated, and international team dedicated to making a real difference in people’s lives
Thrive in a fast-paced startup environment where your work directly impacts company growth, strategy, and key decisions
Enjoy real opportunities for career growth, with the ability to shape, build, and develop teams as we scale
Work in a flexible, fully remote environment that supports autonomy, ownership, and independence
Receive a competitive salary along with a performance-based bonus system tied to OKRs

Recruiting process: Step 1 ‘Screening call with HR’ - Step 2 ‘Interview with PM team - Step 3 ‘Assessment task’ - Step 4 ‘Technical Interview' - Step 5 ’ Final interview with ’

Подходит ли тебе эта вакансия?

Сравним навыки, грейд, формат работы и зарплату

Ключевые навыки

Python
SQL
SHAP
LIME
Machine Learning
Временные ряды
Model Validation
Анализ данных

Оценка зарплаты

3 270USDв месяц

Чаще всего от 2 510 до 4 210