Head of Data Science & Machine Learning

Sobre Niche

Niche lidera la industria de búsqueda de escuelas facilitando la investigación y la inscripción en escuelas de manera sencilla, transparente y gratuita. Nuestra misión es ayudar a millones de personas a encontrar la escuela adecuada para ellas con perfiles detallados, 140 millones de opiniones y calificaciones, y potentes herramientas de búsqueda. También asistimos a miles de escuelas en la captación de estudiantes adecuados destacando sus fortalezas y simplificando el proceso de solicitud.

Niche fomenta una cultura laboral donde los empleados encuentran su lugar y prosperan profesionalmente. Nuestra misión impulsa nuestras operaciones diarias, haciendo de Niche un lugar donde la gente realmente disfruta trabajar.

Sobre el Rol

Estamos buscando un Jefe de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático dinámico y experimentado para liderar nuestros esfuerzos en ciencia de datos, aprendizaje automático e IA. Este rol de alto impacto requiere un líder técnico práctico con experiencia en sectores de SaaS, B2C o mercados de dos lados. Será responsable de establecer nuestras prácticas de ciencia de datos y AM, y liderar un equipo para impulsar la innovación y el impacto.

Como líder de ciencia de datos, formulará y ejecutará una visión y una hoja de ruta completas, proporcionando funciones críticas como sistemas de recomendación, búsqueda personalizada, coincidencia inteligente, IA generativa y conocimientos predictivos sobre la salud y retención del cliente. Este rol reporta al vicepresidente de datos.

Lo que Harás

Durante el Primer Mes:

- Realizar una evaluación exhaustiva de las capacidades actuales de ciencia de datos y AM.

- Identificar oportunidades inmediatas para mejorar la experiencia del cliente y las operaciones comerciales.

- Construir relaciones con los principales interesados para alinearse en los objetivos y expectativas.

- Implementar rápidas victorias para demostrar el valor de la ciencia de datos y el AM.

Dentro de 3 Meses:

- Desarrollar y comunicar una visión y estrategia para la ciencia de datos y AM.

- Colaborar con los interesados para crear una hoja de ruta integral para las capacidades de ciencia de datos y AM.

- Comenzar el trabajo de desarrollo en la hoja de ruta de ciencia de datos y AM.

- Identificar las necesidades de infraestructura en colaboración con el jefe de ingeniería de datos.

- Orientar y entrenar a los miembros dentro de la organización de datos más amplia.

Dentro de 6 Meses:

- Implementar modelos iniciales en producción para optimizar la experiencia y retención del cliente.

- Refinar el rendimiento del modelo basado en conocimientos y comentarios de los datos.

- Integrar características impulsadas por IA con los equipos de producto e ingeniería.

- Formalizar la visión de ciencia de datos y AM y las necesidades de recursos para un impacto continuo.

Dentro de 12 Meses:

- Construir, reclutar y incorporar talentos clave para fomentar una cultura de aprendizaje, desempeño, colaboración y excelencia.

- Lograr un progreso significativo en la hoja de ruta planificada y demostrar el impacto en el negocio.

- Asociarse con el liderazgo senior para identificar y abogar por oportunidades estratégicas de ciencia de datos e IA.

- Mantenerse actualizado sobre las tendencias de la industria y establecer liderazgo de pensamiento a través de publicaciones y presentaciones.

Lo Que Buscamos

- Grado avanzado (Ph.D. o Máster) en ciencias de la computación, estadística, matemáticas o un campo relacionado.

- Mínimo de 10 años de experiencia en ciencia de datos, con al menos 5 años en un rol de liderazgo.

- Historial demostrado de proyectos exitosos de ciencia de datos en SaaS, B2C o mercados de dos lados.

- Conocimiento experto de algoritmos de aprendizaje automático, modelado de datos y análisis estadístico.

- Fuertes habilidades de liderazgo con experiencia en la construcción y gestión de un equipo de científicos de datos.

- Experiencia práctica con lenguajes como Python, R, y SQL, y marcos como TensorFlow, PyTorch o scikit-learn.

- Experiencia con plataformas de ciencia de datos y AM en la nube (por ejemplo, AWS SageMaker, Azure ML, Snowflake, Databricks).

- Excelentes habilidades de comunicación y gestión de interesados.

- Capacidad