Staff Data Scientist

Должность: Ведущий специалист по работе с данными Местоположение: Удаленно

Полностью удаленная возможность с гибридным форматом для тех, кто находится поблизости от Бостона.

Gradient AI: Gradient AI — партнер по принятию решений для страховой отрасли, предоставляющий клиентам преимущество в принятии решений за счет выявления рисков, которые упускают другие, и преобразования их в более высокую производительность и реальное влияние. Наша платформа использует обширное хранилище данных отрасли — десятки миллионов полисов и претензий, обогащенных экономическими, медицинскими, географическими и демографическими сигналами — интегрируясь с существующими рабочими процессами, чтобы сделать сложный риск понятным, применимым и действенным. Среди наших клиентов — страховщики, брокеры, консультанты и специализированные страховые организации по всей отрасли.

Мы привлекли 56 миллионов долларов в рамках раунда финансирования Серии C и быстро растем — сейчас захватывающее время, чтобы присоединиться к команде!

О роли: Мы ищем ведущего специалиста по работе с данными для руководства сложными проектами моделирования и анализа широкого и разнообразного спектра. Вы будете руководить межпродуктовыми инициативами, требующими минимального руководства, определяя технический подход там, где проблемы не определены, и поднимая планку для всей команды специалистов по работе с данными.

Как вы внесете свой вклад:

• Используйте лучшее из современных методов глубокого обучения и больших языковых моделей с традиционными методами анализа данных для создания мощных гибридных моделей с реальным улучшением.
• Ищите идеи, прототипируйте, доказывайте, внедряйте и быстро реализуйте ценность своей работы на рынке.
• Все, что вы ожидаете от команды мирового класса по работе с данными, решающей мировые проблемы. Большие данные. Федеративное обучение. Задачи обработки неструктурированных данных. Моделирование временных рядов и последовательностей. Самообслуживаемый буфет методов от GLM до XGBoost и Transformers.
• Рассказывайте истории с помощью ваших данных. Внушайте доверие клиентам, заинтересованным сторонам и потенциальным клиентам, превращая туманную математику в мощное сообщение, которое влияет на конечный результат.

Кто вы и почему мы хотим работать с вами:

• Вам нравится доводить дела до конца. У вас неутолимое желание немедленно приносить пользу и улучшать ее в дальнейшем. MVP-совершенство достигается не тогда, когда больше нечего добавить, а тогда, когда больше нечего убрать.
• Вы не инженер-программист, но даете им фору. Вы предпочитаете Python R и не понимаете, почему до сих пор ведутся споры. Jupyter — необходимое зло, и вы никогда не встречали командную строку, которая бы вас пугала.
• Вы по-прежнему справляетесь лучше, чем Claude, и скептически относитесь к своим друзьям, которые говорят, что больше не пишут код.
• Вы любите проявлять инициативу и возглавлять новые проекты, даже если они плохо определены.
• Вы создаете системы, которые больше вас. Вы вносите вклад в open source, создаете пакеты, которые хотят использовать ваши коллеги, или разрабатываете фреймворки для повышения уровня вашей команды. Повторное использование — это стратегия, а не модное слово.

Необходимые навыки для успеха:

• Степень бакалавра в области компьютерных наук, науки о данных, биостатистики, математики или аналогичной смежной области И 5+ лет профессионального опыта в области науки о данных по созданию прогнозных моделей
• ИЛИ степень магистра или доктора наук в области компьютерных наук, науки о данных, биостатистики, математики или аналогичной смежной области И 3-5 лет профессионального опыта в области науки о данных по созданию прогнозных моделей
• Продвинутое владение фреймворками глубокого обучения и основной экосистемой Python для науки о данных, а также глубокое понимание современных архитектур ИИ (например, Transformers, Neural Networks, LLM) и связанных с ними областей машинного обучения.
• Сильные навыки технического общения и сотрудничества, особенно в общении с нетехническими заинтересованными сторонами и совместной работе с инженерными/продуктовыми командами для достижения целей и сроков проекта.
• MLOps и практический опыт вывода моделей из ноутбука в продакшн — отслеживание экспериментов, упаковка, контейнеризация (Docker), обслуживание моделей и API, CI/CD и оркестровка конвейеров.
• Мониторинг моделей в продакшне — отслеживание дрейфа данных и концепций, а также деградации производительности, с оповещениями.
• Сильные навыки руководства среди коллег и способность наставлять младших специалистов по работе с данными в лучших практиках и решении проблем. Опыт установления и улучшения командных стандартов.

Дополнительные квалификации:

• Свободное владение актуарными методами и работа с актуариями является плюсом
• Знакомство с данными о здравоохранении и медицине
• Знакомство с андеррайтингом и претензиями, или прогнозирование редких событий с длительным хвостом.

Что мы предлагаем:

• Веселая, ориентированная на команду культура стартапа.
• Щедрые опционы на акции — каждый из нас может владеть частью того, что мы создаем.
• Неограниченные дни отпуска.
• Гибкий график, поддерживающий работу из дома.
• Полный пакет льгот включает медицинское, стоматологическое, офтальмологическое страхование, 401k, оплачиваемый отпуск по уходу за ребенком и многое другое.
• Широкие возможности для обучения и принятия новых обязанностей.
• Мы являемся работодателем, предоставляющим равные возможности.

Диапазон заработной платы: 160 000–195 000 долларов США базовой заработной платы ежегодно.

Эта должность также дает право на ежегодный бонус за производительность, предоставление акций и комплексный пакет льгот. В соответствии с Законом Массачусетса о прозрачности оплаты труда мы предоставляем добросовестный диапазон заработной платы для этой должности на момент публикации. Фактическая предлагаемая заработная плата будет зависеть от уровня, на который будет нанят кандидат, а также от его опыта, навыков, квалификации и местоположения. Компенсация может расти с течением времени за счет повышений на основе заслуг, продвижений по службе и общекорпоративных корректировок. Если ваши ожидания по заработной плате выходят за рамки этого диапазона, мы по-прежнему призываем вас подать заявку, чтобы мы могли обсудить это.