Senior Data Scientist

Должность: Старший специалист по данным Компания: Beamery Местоположение: Лондон / Гибридный / Удаленный

О BEAMERY

С стремительным развитием ИИ и автоматизации будущее работы становится все более сложным для организаций. Уникальная платформа данных Beamery о вакансиях, навыках и задачах помогает организациям справляться с этими вызовами и принимать более обоснованные решения на протяжении всего жизненного цикла управления талантами. Наши решения используются для подбора персонала, внутренней мобильности, повышения квалификации, обеспечения разнообразия, оптимизации структуры рабочей силы и планирования рабочей силы в некоторых из самых дальновидных компаний мира.

Мы считаем, что место работы — это гораздо больше, чем просто должность. Миллионы людей ежедневно упускают возможности в своей карьере, и наша миссия — исправить это, обеспечив равный доступ к значимой работе, навыкам и карьерному росту для всех.

Мы являемся работодателем, предоставляющим равные возможности, и стремимся к созданию представительной команды Beamery, обеспечивая справедливую, инклюзивную и привлекательную среду для наших сотрудников.

Итак, чего же вы ждете? Присоединяйтесь к нам и помогите нам раз и навсегда изменить будущее работы.

Что нас ждет — и почему сейчас отличное время присоединиться к команде:

Создание интеллектуальных агентов на основе передовой оркестровки (многоагентные рабочие процессы, использование инструментов, циклы оценки), которые превращают сложные данные о талантах в решения.

• Обучение и донастройка наших собственных моделей на уникальных данных о вакансиях, навыках и задачах, а также их сравнение с лучшими моделями на нашем рынке.

• Присоединение к отмеченной наградами команде ИИ (ACM RecSys Challenge 2026), которая превращает новые идеи в инновационные решения с научной строгостью.

• Обмен нашей работой и обучение у коллег по отрасли через конкурсы, конференции и публикации.

Но дело не только в создании высококачественных продуктов, мы также очень ценим корпоративную культуру, которую мы упорно создавали; основанную на доверии, эмпатии и честности, гарантируя, что наши сотрудники могут быть полностью собой на работе.

О КОМАНДЕ

Команда Data Science создает модели ИИ для Beamery Data Foundry, общего слоя данных и ИИ, лежащего в основе всех продуктов Beamery, и работает в тесном сотрудничестве с продуктовыми командами, чтобы оснащать их функции ИИ (например, Talent Match и рекомендации). В основе нашей работы лежит таксономия Beamery — язык работы (навыки, названия должностей и задачи), на котором говорит каждый продукт Beamery, построенный на основе более чем десятилетнего исследования и поддерживаемый в актуальном состоянии таксономистом, нашей системой агентов, чтобы отражать реальный пульс рынка труда. Мы объединяем LLM, Трансформеры и модели встраивания с классическим машинным обучением, всегда выбирая наилучший баланс между качеством, задержкой и стоимостью.

Мы видим себя пионерами в области ИИ для HR Tech: в 2026 году команда заняла 1-е место в отраслевой категории и 2-е место из 40 команд на ACM RecSys Challenge.

О РОЛИ

Вы присоединитесь к команде в качестве старшего специалиста по данным и будете отвечать за наши модели сопоставления, рекомендаций и отображения таксономии, тесно сотрудничая с командами инженеров продукта, которые внедряют их у наших клиентов. Вы будете нести ответственность за полный цикл своей работы: от определения способов измерения качества и проектирования моделей до проведения надежных научных экспериментов, отслеживания технических и бизнес-показателей, а также написания и проверки кода. Вы также будете консультировать продуктовые команды по вопросам внедрения функций ИИ с ориентацией на оценку и продолжать расширять возможности ИИ Beamery.

КЛЮЧЕВЫЕ ОБЯЗАННОСТИ

• Создание, улучшение и владение нашими моделями сопоставления и рекомендаций (например, сопоставление кандидатов с вакансиями, рекомендации по внутренней мобильности и т. д.).

• Применение подхода, ориентированного на оценку: создание эталонных наборов данных на основе реальных решений рекрутеров и пользователей, определение показателей качества, разработка и проведение надежных научных экспериментов, отслеживание и отчетность по техническим и бизнес-показателям (с использованием LLM-as-a-judge и обратной связи от пользователей), а также четкое информирование продуктовых команд о результатах и показателях.

• Написание чистого и протестированного кода на Python с использованием ИИ-агентов для кодирования (таких как Claude Code или Codex), а также тщательная проверка кода — как от коллег, так и от ИИ-агентов, чтобы кодовая база команды оставалась последовательной, читаемой и безопасной.

• Отслеживание последних исследований (например, LLM, встраивания, рекомендательные системы, объяснимость, оценка моделей) и внедрение наиболее актуальных идей в нашу продуктовую дорожную карту.

• Документирование вашей работы и ее четкое представление заинтересованным сторонам из продуктовых, инженерных и бизнес-отделов, а также содействие видимому положению команды в исследовательском сообществе (например, через конкурсы, конференции и публикации).

ТРЕБУЕМЫЕ НАВЫКИ И ОПЫТ

• Минимум 2-4 года опыта работы в качестве специалиста по данным, старшего специалиста по данным (или аналогичной должности) в стартапе, работающем с ИИ, или в команде, занимающейся ИИ, в динамичной среде и с различными сценариями использования.

• Значительный опыт работы с рекомендательными системами, поиском, ранжированием или сопоставлением (например, learning-to-rank, модели оценки, Gradient Boosting Trees, модели встраивания).

• Свободное владение методами оценки: разработка наборов данных и показателей качества (таких как AUC, NDCG, precision и recall), а также использование LLM-as-a-judge и обратной связи от пользователей.

• Прочная основа в области NLP и GenAI, включая Трансформеры, LLM и модели встраивания (обучение или донастройка моделей является большим плюсом).

• Высококачественные навыки разработки программного обеспечения на Python (чистый дизайн, тестирование, упаковка, поддерживаемый код и т. д.), практическое знание CI/CD и практический опыт работы с агентным кодированием, с умением определять, когда код, сгенерированный ИИ, правильный или неправильный.

• Способность упрощать сложные проблемы, работать с неопределенностью и сотрудничать с специалистами по данным, инженерами, менеджерами продуктов и бизнес-заинтересованными сторонами.

• Степень магистра или PhD, или эквивалентный опыт, в области компьютерных наук, науки о данных, математики или смежной области.

ЖЕЛАТЕЛЬНЫЕ НАВЫКИ

• Опыт работы с объяснимыми или разговорными рекомендациями.

• Опыт работы в сфере HR Tech, подбора персонала или данных о рабочей силе.

• Публикации, вклад в open-source проекты или высокие результаты в конкурсах по ML (например, RecSys, Kaggle).

ЧТО МЫ ПРЕДЛАГАЕМ

• Возможность владеть основными моделями ИИ, которые используются некоторыми из самых дальновидных организаций мира.

• Команда, которая публикуется, соревнуется и признана в исследовательском сообществе, одновременно выпуская реальные продукты.

• Работа с новейшими технологиями и инструментами ИИ, включая ИИ-агентов для кодирования в рамках ежедневного рабочего процесса.

• Тесное сотрудничество с опытными специалистами по данным, QA, инженерами платформы и продуктовыми инженерами.

В настоящее время мы не можем предоставить визовую поддержку для этой должности.

Beamery — для всех. Разнообразие и открытое самовыражение имеют для нас фундаментальное значение. Мы признаем проблемы в нашей отрасли и стремимся развивать инклюзивную культуру, где каждый может внести свой вклад. Мы стремимся создать инклюзивную среду для всех, независимо от этнической принадлежности, религии, цвета кожи, сексуальной ориентации, гендерной идентичности, расы, национального происхождения, возраста, наличия инвалидности или статуса опекуна. Если по какой-либо причине вам требуется, чтобы мы внесли разумные коррективы и адаптации в наш процесс найма, пожалуйста, напишите по адресу контакт рекрутера

Посетите нашу страницу «Разнообразие, равенство и инклюзивность», чтобы узнать больше о нашем прогрессе и обязательствах.