Data Scientist

Title: Data Scientist Location: Berlin Office / Hybrid

KAYAK, part of Booking Holdings (NASDAQ: BKNG), — ведущий мировой поисковик путешествий. Благодаря миллиардам запросов на наших платформах мы помогаем людям находить идеальные авиабилеты, жилье, аренду автомобилей и туристические пакеты. Мы также трансформируем деловые поездки с помощью нового решения для корпоративных путешествий KAYAK for Business.

Работая в KAYAK, вы станете частью туристической компании, которая управляет портфелем глобальных метапоисковых брендов, включая momondo, Cheapflights и HotelsCombined. От стартапа до лидера отрасли, инновации лежат в основе всего, что мы делаем, и каждый сотрудник имеет возможность оставить свой след. Наша цель — создать лучший поисковик путешествий, чтобы облегчить всем возможность познавать мир.

KAYAK ищет Data Scientist среднего уровня для создания рекомендательных систем, которые улучшат то, как путешественники находят и выбирают варианты для поездок.

Вы будете преобразовывать продуктовые и бизнес-вопросы в измеримые задачи моделирования, разрабатывать и тестировать решения с помощью данных и экспериментов, а также сотрудничать с исследователями, инженерами и кросс-функциональными командами для внедрения перспективных разработок в производство. Ваша работа улучшит опыт путешественников и ключевые бизнес-метрики KAYAK.

Если вы готовы решать сложные задачи рекомендаций и вносить измеримый вклад в улучшение опыта путешественников, мы будем рады услышать вас.

Эта роль предполагает работу в нашем берлинском офисе 3 дня в неделю.

НА ЭТОЙ ПОЗИЦИИ ВЫ БУДЕТЕ:

• Преобразовывать продуктовые и бизнес-задачи в четко определенные проблемы моделирования, гипотезы и измеримые цели.

• Внедрять готовые к эксплуатации, масштабируемые решения машинного обучения с реальным влиянием на пользовательский опыт и ключевые бизнес-метрики.

• Разрабатывать и оценивать эксперименты, создавать быстрые прототипы, строго оценивать результаты и итерировать на основе перспективных идей.

• Сотрудничать с командами Data Science, Product и Engineering, четко и лаконично донося выводы, рекомендации и компромиссы как до технической, так и до нетехнической аудитории.

ПОЖАЛУЙСТА, ПОДАВАЙТЕ ЗАЯВКУ, ЕСЛИ У ВАС ЕСТЬ:

• Сильные технические знания в области статистики, машинного обучения и программирования, подтвержденные опытом решения сложных, реальных задач науки о данных. Практические навыки важнее академических званий.

• Практический опыт разработки моделей машинного обучения в бизнес- или производственных средах, с возможностью четко объяснить решаемые проблемы, ваш конкретный вклад и достигнутый результат.

• Ответственность, здравый смысл и аналитическое мышление, способность ориентироваться в технических компромиссах, работать самостоятельно и понимать, когда нужно обратиться за помощью.

• Свободное владение рабочими процессами с поддержкой ИИ, использование современных инструментов для повышения производительности и качества при критической оценке их результатов и ограничений.

• Любознательность, скромность и командный настрой, приверженность непрерывному обучению, обмену знаниями и совместному совершенствованию.

Бонусные квалификации

• Практический опыт работы с технологиями, релевантными для стека KAYAK, такими как PyTorch, Polars, CometML, Arize, Docker, Airflow, Trino и Git/Github.

• Знакомство с гибкими методологиями работы, такими как планирование спринтов и командные церемонии.

ПРЕИМУЩЕСТВА И БОНУСЫ:

• Работайте (почти) откуда угодно до 20 дней в год

• Фокус на психическом здоровье и благополучии:

  • Оплачиваемые компанией сеансы терапии через SpringHealth
  • Оплачиваемая компанией подписка на HeadSpace
  • Общекорпоративная неделя отдыха в году — вся команда полностью восстанавливается (и возвращается без накопления работы!)

• Пятницы без встреч

• Оплачиваемый отпуск по уходу за ребенком

• Оплачиваемое время для волонтерской деятельности

• Фокус на вашем карьерном росте:

  • Средства на развитие
  • Развитие лидерских качеств
  • Доступ к тысячам электронных курсов по запросу

• Скидки на путешествия

• Группы поддержки сотрудников (Employee Resource Groups)

• 6 недель оплачиваемого отпуска + выходной в день рождения

• Бесплатный обед 2 дня в неделю

• Взносы в пенсионный план

• Субсидии на общественный транспорт

• Программа лизинга велосипедов

• Ежемесячные социальные мероприятия, четверговые «счастливые часы», спортивные команды

• Потрясающий офис во Фридрихсхайне, Берлин

Инклюзивность

В KAYAK мы хотим, чтобы у каждого была возможность расти, делиться идеями и делать отличную работу. Именно поэтому мы сосредоточены на привлечении лучших талантов из самых разных слоев общества и с разным опытом, хорошо их поддерживаем и следим за тем, чтобы никто не чувствовал, что ему нужно соответствовать определенному шаблону, чтобы быть здесь своим.

Нужна ли вам какая-либо помощь для прохождения собеседования, подачи заявки или на рабочем месте? Нет проблем — просто дайте нам знать. Мы позаботимся об этом.