Data Scientist, Corporate
YipitData — исследовательская и аналитическая компания, работающая с альтернативными данными для инвестиционных фондов и компаний из списка Fortune 500. Офисы расположены в США, Азиатско-Тихоокеанском регионе и Индии.
О роли
В команду Panel Science ищут Data Scientist. Команда занимается построением математически строгого единого источника правды для потребительской аналитики предприятий. Роль предполагает работу со сложным движком данных, объединяющим статистическое моделирование, инфраструктуру данных и архитектуру аналитических продуктов.
Это удалённая позиция с возможностью работы в Нью-Йорке (где находится штаб-квартира), в одном из офисных хабов или в любом другом месте на территории США. В зависимости от места удалённой работы доход может облагаться налогом штата Нью-Йорк. Ожидаются рабочие часы по восточному времени.
Задачи
- Статистическое моделирование и оптимизация распределений: проектирование, валидация и внедрение масштабируемых фреймворков оптимизации и моделей распределения для обеспечения математической целостности метрик.
- Методология и основы панельных данных: исследование и применение сложных методологий, оценка методологических компромиссов и внедрение продвинутых статистических процедур.
- Аналитическая логика и управление: совместная работа с другими командами для перевода ad hoc кода в стандартизированные шаблоны с версионным контролем и логические библиотеки. Обеспечение чистой структуры аналитики для различных продуктовых поверхностей, включая интерактивные дашборды и приложения на основе LLM.
- Инфраструктура и оптимизация производительности: тесное сотрудничество с Data Engineering для оптимизации производительности кода и масштабирования аналитических рабочих процессов. Помощь в переходе сложных статистических расчётов из стандартных запросов к базам данных в эффективные облачные вычислительные архитектуры производственного уровня.
Требования
- Опыт: 4–5 лет профессиональной работы в области data science. При наличии продвинутой степени — 2–3 года опыта.
- Образование: степень бакалавра в области с высокой количественной нагрузкой (статистика, экономика, физика, математика, инженерия или смежная дисциплина). Степень магистра настоятельно предпочтительна.
- Математическая подготовка: исключительный опыт работы с статистическими распределениями, их моделированием и оптимизацией.
- Технический стек: продвинутое владение Python или R и экспертный уровень SQL.
Преимущества
- Опыт работы с панельными данными или продольными потребительскими данными.
- Практический опыт анализа данных чеков или транзакционных потребительских данных.
- Опыт работы с Databricks и масштабирования продвинутых вычислительных нагрузок.
Условия
- Гибкий график работы, гибкий отпуск, щедрая программа 401K, отпуск по уходу за ребёнком, командные мероприятия, бюджет на wellness, компенсация обучения и другое.
- Компенсация включает комплексные льготы, бонусы и конкурентоспособную зарплату.
