Staff Data Scientist

Chez Clari, notre plateforme de revenus offre une précision de prévision et une visibilité inégalées, transformant la façon dont les équipes de vente, des représentants aux conseils d'administration, comprennent et gèrent la performance des revenus. En identifiant les fuites de revenus potentielles et en répondant à des questions critiques sur les objectifs de vente, Clari permet à des entreprises leaders comme Okta, Adobe, Workday et Zoom d'atteindre une précision dans leurs revenus. Nos histoires de réussite client nous inspirent à constamment innover et rechercher l'excellence. Êtes-vous prêt à faire partie de la prochaine génération d'intelligence des revenus ? Rejoignez-nous et réalisez l'extraordinaire.

L'équipe d'ingénierie de Clari s'engage à développer une plateforme de niveau entreprise qui sert de pierre angulaire aux processus de revenus critiques de nos clients. Notre engagement envers l'innovation soutient notre mission de créer la plateforme ultime d'intelligence des revenus. En adoptant les principes Agile, nous cultivons une culture d'adaptabilité, de collaboration et d'amélioration continue. Si vous êtes passionné par la contribution à un environnement dynamique qui utilise des technologies de pointe pour répondre aux besoins des clients, nous voulons vous rencontrer.

Nous recherchons un talentueux Data Scientist Senior expert en traitement du langage naturel (NLP) pour extraire des informations précieuses des appels de vente. Vous développerez des modèles d'apprentissage automatique et des solutions d'ingénierie des données pour améliorer les capacités de prévision des principaux indicateurs de revenus. Votre travail couvrira tout le processus, de l'idéation et de l'expérimentation à la mise en production, vous permettant de voir l'impact de vos modèles en conditions réelles auprès de centaines de clients. Les produits innovants que vous créerez seront utilisés par certaines des entreprises les plus renommées au monde.

• Collaborer avec l'équipe produit pour comprendre les défis critiques de productivité des ventes d'entreprise et conseiller sur les approches réalisables.
• Servir de conseiller technique senior auprès de la direction sur les méthodes d'apprentissage automatique et statistiques.
• Diriger l'évaluation et la qualification de divers modèles d'apprentissage automatique pour des problèmes analytiques spécifiques.
• Développer des fonctionnalités produits basées sur des algorithmes ML, en tenant compte du déploiement, de l'évolutivité, de la visibilité et du déploiement progressif.
• Maintenir la propriété post-production des modules ML au sein du produit.
• Fournir des retours sur les meilleures pratiques et recommander les investissements nécessaires pour améliorer l'efficacité de l'équipe Data Science.

• Plus de 6 ans d'expérience en ML/science des données, avec une expérience avérée dans la résolution de problèmes analytiques complexes dans le domaine du NLP.
• Plus de 6 ans d'expérience dans la livraison de produits basés sur ML et leur gestion en environnement de production.
• Compréhension approfondie de l'apprentissage automatique (par exemple, NLP, apprentissage profond, méthodes d'ensemble, méthodes de régression, analyse de séries temporelles, LLM, apprentissage par transfert) et des méthodes statistiques.
• Excellentes compétences en communication pour transmettre clairement et précisément des résultats techniques complexes.
• Maîtrise de Python et des frameworks ML standards tels que PyTorch, TensorFlow ou Keras.
• Maîtrise des outils et packages analytiques comme NumPy et SciPy.
• Expérience de la prise en charge de bout en bout des fonctionnalités ML, y compris la mise en production, le suivi continu des performances et les améliorations continues.
• Compréhension des considérations architecturales, de la performance, de la parallélisation, de la robustesse, des coûts et de l'atténuation des pannes.
• Connaissance des bases de données SQL (par exemple, Postgres, MySQL) et NoSQL (par exemple, MongoDB).
• Expérience de gestion du cycle de vie des modèles avec des outils tels que SageMaker ou MLflow est un plus.
• Familiarité avec Kubernetes (K8S) est un plus.

• Horaires de travail flexibles et opportunités de travail hybride.
• Couverture vie et accident.
• Soutien à la santé mentale fourni par Silver Oak