Senior Data Scientist

СТАРШИЙ СПЕЦИАЛИСТ ПО ДАННЫМ

КОМПАНИЯ: STEVEN.COM ПОДЧИНЕНИЕ: РУКОВОДИТЕЛЬ ОТДЕЛА АНАЛИТИКИ ДАННЫХ МЕСТОПОЛОЖЕНИЕ: ЛОС-АНДЖЕЛЕС ЗАРПЛАТА: ДО $185 000

О STEVEN.COM Steven.com создает операционную систему для экономики авторов стоимостью в миллиарды долларов. Авторов сдерживают разрозненные каналы дистрибуции, арендованная аудитория и технологии, которые не были созданы для них. Steven.com — это ключ к решению этих проблем — комплексная операционная система, разработанная для расширения возможностей, роста и масштабирования того, что не поддается замене — человеческого начала.

Мы работаем по четырем взаимосвязанным направлениям: Медиа для авторов (охват, влияние, доверие), Сообщество авторов (превращение аудитории в сплоченные группы), Венчурные инвестиции для авторов (инфраструктура для авторов для создания и поддержки согласованных бизнесов) и Технологии и аналитика данных для авторов — собственный набор данных, который питает весь маховик.

Все это обеспечивается нашей Организацией Инноваций и Технологий (ITO) — основополагающим техническим двигателем Steven.com, работающим в режиме стелс для создания инфраструктуры данных и ИИ, лежащей в основе нашего следующего этапа роста. Аналитика данных находится в центре нашего долгосрочного конкурентного преимущества.

МИССИЯ РОЛИ Мы ищем специалиста, который будет работать на стыке собственных данных, прикладного машинного обучения и творческой/социальной аналитики — создавая модели и системы, которые преобразуют один из самых уникальных наборов данных в экономике авторов в аналитические выводы и конкурентное преимущество. Это работа, требующая непосредственного участия и высокой степени ответственности: вы будете тесно сотрудничать с инженерами и продуктовой командой, чтобы преобразовать данные в инструменты для принятия решений, аналитические продукты и возможности на базе ИИ.

КЛЮЧЕВЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ Проектировать, создавать и развертывать модели машинного обучения и системы ИИ, которые обеспечивают аналитику авторов, аналитику аудитории и продукты для оценки эффективности контента.

Разрабатывать собственные модели аудитории и авторов, начиная от инженерии признаков и обучения до производственного развертывания и мониторинга.

Применять статистическую строгость для извлечения практических выводов из больших, сложных, часто неструктурированных наборов данных.

Работать непосредственно с LLM и базовыми моделями — выполнять дообучение (fine-tuning), промпт-инжиниринг (prompt engineering), RAG и другие методы постобработки.

Сотрудничать с бизнес-лидерами, чтобы статистическая строгость лежала в основе отчетности и инструментов поддержки принятия решений.

Вносить вклад в интеллектуальную культуру команды посредством технических блогов, внутренних исследований и выступлений на конференциях.

ОСНОВНЫЕ КОМПЕТЕНЦИИ Создание и внедрение моделей ML/статистических моделей в продакшен — не только в ноутбуках.

Уверенное владение Python и современным стеком для науки о данных (PyTorch, TensorFlow, scikit-learn или эквивалент).

Работа в масштабе: большие наборы данных, сложные конвейеры и связанные с ними инженерные задачи.

Работа с LLM/базовыми моделями и применение передовых исследований в области ML к реальным бизнес-задачам.

ВЫ БУДЕТЕ ПРОЦВЕТАТЬ ЗДЕСЬ, ЕСЛИ Вы подходите к проблемам с фундаментальных принципов и анализируете, является ли модель подходящим инструментом, прежде чем приступить к ее использованию.

Вы интеллектуально строги и честны — тщательное проектирование экспериментов, соответствующий скептицизм, четкое представление неопределенности.

Вы рассматриваете данные как стратегический актив и связываете техническую работу с бизнес-вопросами, на которые она отвечает.

Вас увлекают сложные, неоднозначные проблемы в реальных, запутанных условиях — вам не нужен четкий бриф, чтобы выполнять отличную работу.

Вы прежде всего строитель: вы внедряете модели в продакшен, а не просто в презентацию.

Вы обладаете высокой степенью ответственности, низким эго и коммерческим мышлением.

Вы интеллектуально любопытны — вы читаете исследования, создаете что-то вне работы и привносите свежие идеи в команду.

ИДЕАЛЬНЫЙ ОПЫТ Демонстрируемый опыт создания и внедрения моделей ML или статистических моделей в продакшен.

Опыт работы с Python и соответствующими библиотеками DS.

Опыт работы с потребительскими/корпоративными продуктами данных, экономикой авторов или аналитикой медиа является сильным преимуществом.

Бонус: опыт в области исследований CS/ML, опыт работы с агентным ИИ или многомодельными архитектурами, опыт работы с данными авторов/аудитории/сообщества, опубликованные исследования или вклад в open-source, или опыт работы в организациях на переднем крае прикладного ИИ.