О нас

Elliptic — лидер в области принятия решений на основе данных о цифровых активах, обладающий наиболее комплексной платформой для эффективного извлечения данных и аналитической информации о криптовалютах из блокчейнов с максимальной точностью. Основанная в 2013 году, Elliptic имеет штаб-квартиру в Лондоне и офисы в Нью-Йорке, Вашингтоне, ОАЭ, Сингапуре и Токио. Беспрецедентное время безотказной работы нашей платформы, масштабируемость, глубина и широта данных и аналитической информации означают, что самые требовательные организации выбирают Elliptic для своих нужд в области соответствия нормативным требованиям, управления рисками, разведывательных операций и инфраструктуры блокчейна.

Роль

Мы ищем лидера для руководства направлением Data Science в команде Intelligence компании Elliptic, наряду с направлениями сбора разведывательных данных, исследований и расследований, а также профессиональных услуг. Это намеренно гибридная роль игрока-тренера с перспективой масштабирования команды. Вы будете руководить небольшой командой специалистов по данным и отвечать за направление, производительность и рост команды. Вы будете отвечать за доказательную базу моделей, которые ваша команда разрабатывает, и представлять их на форуме по управлению рисками моделей Elliptic. Небольшая команда, работающая над нерешенной проблемой, нуждается в ком-то, кто глубоко понимает предметную область, а не в слое управления над ней. Вы будете определять, над чем работает эта команда, нанимать в нее новых сотрудников и быть человеком, чьему техническому суждению команда доверяет, потому что вы сами можете выполнять эту работу.

Что вы будете делать

• Руководить командой и способствовать ее росту. Ставьте цели вместе со своими специалистами по данным в контексте стратегии компании, отвечайте за их производительность и развитие, и будьте менеджером, который ведет трудные разговоры, а не уклоняется от них. Оценивайте уровень команды в соответствии с карьерной сеткой Elliptic Intelligence и стройте реальные пути развития.
• Нанимайте новых специалистов по данным. Полностью отвечайте за процесс найма при поддержке: уровни, описания должностей, план найма, панель интервью и требования, а также решение о найме. Рост команды до семи-девяти человек со временем зависит от того, насколько правильно вы справитесь с этим в самом начале.
• Создавайте основу для будущего соответствия нормативным требованиям. Пройдите путь от директивы к спецификации и к предоставленным данным: определите, как выглядит хороший результат, последовательность работ, установите планку качества и будьте честны в отношении того, что набор данных поддерживает, а что нет.
• Отвечайте за управление моделями вашей команды. Поддерживайте актуальность инвентаризации моделей и их правильную классификацию, убедитесь, что доказательства валидации и тестирования существуют на уровне, требуемом для каждого класса, отслеживайте дрейф и реагируйте на нарушения пороговых значений, а также подавайте материалы об изменениях и развертывании в продакшн на рассмотрение с приложенными артефактами тестирования. Отвечайте за устранение проблем, выявленных в отношении ваших моделей, в согласованные сроки.
• Руководите работой Elliptic в области Data Science. Формулируйте исследовательские вопросы, проводите первые эксперименты и формируйте обоснованное мнение о том, что Elliptic должна быть способна делать и к какому сроку. Представляйте это мнение руководству Intelligence, главному научному сотруднику и отделу продукта в виде рекомендации, а не открытого вопроса.
• Оставайтесь технически вовлеченным. Пишите код, проверяйте работу своей команды на уровне методов, а не результатов, и сами совершайте вызовы методов, когда это важно.
• Отвечайте за существующие обязательства команды. Текущая работа команды по кластеризации, атрибуции, эвристике и маркировке продолжает обслуживать платформу. Вы отвечаете за ее надежность и компромиссы, и вы решаете, от чего отказаться.
• Работайте над различными функциями. Сотрудничайте с отделами сбора разведывательных данных, инженерии сбора данных, исследований и расследований, главным научным сотрудником, отделом продукта и инженерии, чтобы работа в области Data Science стала возможностью платформы, а не анализом, которым никто не пользуется.
• Установите стандарт работы с ИИ для команды. Определите, как ваша команда использует ИИ в своем рабочем процессе инженерии и исследований, что должно быть проверено и как, и следите за соблюдением этого командой.

Чего вы достигнете в первые 6 месяцев

• План сбора данных реализован в масштабе, поддерживающем реальную работу с моделями или эвристикой, с документированным путем его поддержания.
• Согласованная позиция Elliptic по развитию систем соответствия нормативным требованиям, приуроченная к ожидаемому рыночному спросу, с началом работы над первой функциональностью или ее намеренным откладыванием с указанием причин.
• Сделан как минимум один найм специалиста по Data Science, команда оценена в соответствии с карьерной сеткой и разработаны планы развития.
• Управление моделями в надлежащем состоянии для всего, за что отвечает ваша команда: инвентаризация актуальна и правильно классифицирована, нет просроченных валидаций для высших классов, действует мониторинг с предпринятыми действиями по пороговым значениям, и нет открытых проблем после срока их устранения.
• Цели в области Data Science для Intelligence согласованы и реализуются, при этом другие отделы могут знать, чего ожидать от команды и когда.
• Заметное улучшение надежности или пропускной способности основного вывода команды, обусловленное внесенным вами изменением.
• Техническая достоверность сохранена: команда серьезно относится к вашим суждениям о методах, потому что вы можете выполнить работу.

Вы отлично впишетесь сюда, если вы

• Хотите руководить командой, не отказываясь от технической работы, и можете честно сказать, где вы проводите эту черту.
• Комфортно чувствуете себя, неся ответственность за вопрос, на который никто еще не дал ответа, в том числе говоря, чего вы не знаете.
• Рассматриваете управление как работу, а не как накладные расходы: включая постановку целей, обратную связь, развитие и трудные разговоры.
• Рассматриваете управление как часть создания хороших моделей, а не как бумажную работу, следующую за ними, и предпочитаете выявить проблему в своей собственной модели, чем позволить кому-то другому ее найти.
• Прагматичны в отношении компромиссов между строгостью и скоростью и можете объяснить выбранный вами компромисс.
• Повышаете эффективность других команд, а не рассматриваете их как потребителей результатов вашей команды.
• Проявляете любопытство к тому, как компания работает за пределами вашей собственной функции.
• Заботитесь о миссии использования разведданных для борьбы с финансовыми преступлениями и защиты мировой финансовой системы.

Требования

• Свободное владение ИИ, что является существенным для этой роли. Вы должны уметь демонстрировать, как вы применяете инструменты и подходы ИИ в рабочем процессе Data Science: написание и отладка кода, исследование незнакомых данных, ускорение работы конвейера и моделей, а также автоматизация повторяющихся задач. Вы также должны уметь критически оценивать результаты, когда бы вы не полагались на них, и как вы устанавливаете ожидания по проверке для команды, а не только для себя. Это оценивается на специальном этапе собеседования, работая с вашими собственными инструментами.
• Подтвержденный опыт управления специалистами по Data Science или инженерами машинного обучения: постановка целей, ответственность за производительность, включая низкую производительность, и развитие людей. Вы можете указать на человека, чья карьера изменилась благодаря вашему управлению.
• Опыт найма в техническую команду, включая определение требований, а не только участие в отборочных комиссиях.
• Глубокие практические навыки в области Data Science и машинного обучения, соответствующие современным требованиям. Отличное знание Python и SQL, а также способность самостоятельно анализировать большие поведенческие или транзакционные наборы данных и отстаивать свой метод под проверкой.
• Опыт решения неопределенных задач до получения готовых наборов данных, моделей или функциональных возможностей, включая определение того, что достаточно хорошо.
• Опыт работы с современным стеком данных, сопоставимым с нашим: облачное хранилище данных, Spark или Databricks и AWS.
• Четкая коммуникация с техническими и нетехническими заинтересованными сторонами, а также способность доносить направление до команды, чтобы каждый сотрудник знал, почему его работа важна.
• Базирование в Вашингтоне, округ Колумбия, или готовность к переезду туда.
• Гражданство США

Желательно

• Работа с агентскими системами, LLM-агентами или автономными потоками транзакций, будь то в области комплаенса, платежей, борьбы с мошенничеством или инфраструктуры.
• Опыт создания большого набора данных или системы с нуля, включая не самые привлекательные части: решения по схеме, проверки качества и обслуживание.
• Опыт работы с блокчейном или данными ончейн: кластеризация, атрибуция, эвристика, обнаружение аномалий, анализ мемпула или исследования в области систем, сохраняющих конфиденциальность.
• Опыт работы в области Data Science для платежей, борьбы с мошенничеством или управления рисками, где стоимость ложноотрицательного результата является коммерческой, а не академической.
• Опыт масштабирования команды от нескольких человек до целого отдела, и способность описать, что пошло не так по пути.
• Докторская степень или эквивалентная исследовательская подготовка, или опыт опубликованных прикладных исследований.
• Опыт работы в регулируемой среде или с системами управления рисками моделей, будь то в финансовом секторе, в качестве поставщика для него, или в другой области с эквивалентными требованиями к обеспечению качества.

Преимущества

Как мы работаем:

• Гибридная работа: возможность работать практически из любого места до 90 дней в году.
• Бюджет на удаленную работу: бюджет в размере 650 долларов США на обустройство вашего домашнего рабочего места.

Обучение и развитие:

• Бюджет на обучение и развитие: ежегодный бюджет в размере 1000 долларов США на любые цели (согласованные с вашим менеджером), которые способствуют вашему росту и развитию.

Отпуск / Нетрудоспособность:

• Праздники: 25 дней ежегодного отпуска + 8 государственных праздников США.
• Отпуск в день рождения: дополнительный выходной в ваш день рождения.
• Расширенный отпуск по уходу за ребенком: мы предоставляем правомочным сотрудникам, независимо от пола или того, стали ли они родителем путем рождения или усыновления, 16 недель полностью оплачиваемого отпуска.

Льготы:

• Медицинское обслуживание: комплексное медицинское, стоматологическое и офтальмологическое покрытие через ряд провайдеров (включая Tufts, Kaiser, Aetna, UHC и Blue Shield of CA) с щедрым вкладом в страховые премии для вас и ваших иждивенцев.
• 401k: предоставляется соответствующая компания.
• Психическое здоровье: полный доступ к поддержке психического здоровья Spill.

Мы приветствуем и принимаем людей всех слоев общества и идентичностей в Elliptic, и это является для нас постоянным приоритетом. Мы считаем, что наше разнообразное сообщество сотрудников ежедневно способствует творческому мышлению и инновациям в Elliptic. Мы стремимся к созданию разнообразной, инклюзивной и справедливой рабочей среды, поэтому мы приветствуем заявки от всех, даже если вы считаете, что не соответствуете всем требованиям наших вакансий. Мы развиваем среду психологической безопасности, где каждый чувствует себя комфортно, привнося свою индивидуальность на работу.