Applied Scientist

О команде
Станьте частью нашей динамичной команды, используя сложную базу данных, содержащую информацию о более чем 100 миллионах домов, сделок и пользователей для прогнозирования и анализа тенденций на рынке жилья. В качестве прикладного ученого со специализацией в области эконометрики и машинного обучения, с фокусом на временных рядах и иерархическом прогнозировании, вы будете играть ключевую роль в улучшении наших возможностей по пониманию и прогнозированию на рынке жилья.

В качестве прикладного ученого, ваши основные обязанности будут включать:

• Разработка совместных прогнозов: Сотрудничество с прикладными учеными, аналитиками данных и экономистами для разработки иерархических прогнозов для различных региональных рынков жилья.
• Извлечение признаков: Определение экономических и демографических факторов, влияющих на рост рынка жилья, и выделение предсказательных признаков для прогнозирования тенденций на 1-2 года вперед.
• Развертывание моделей: Тесное сотрудничество с инженерной командой для развертывания моделей в производственной среде.
• Производство прогнозов: Участие в ежемесячном производстве прогнозов и передача информации бизнес-партнерам и высшему руководству.
• Моделирование сценариев: Разработка моделей, охватывающих широкий спектр возможных результатов на рынке жилья для корпоративной системы стресс-тестирования.

Эта должность относится к категории Remote. Сотрудники с таким статусом не имеют постоянного корпоративного офиса и могут работать из любого места в США, кроме некоторых исключений.

Для сотрудников в штатах Калифорния, Колорадо, Коннектикут, Гавайи, Невада, Нью-Йорк, Вашингтон и в Вашингтоне (округ Колумбия) базовая заработная плата для этой должности варьируется от $132,400.00 до $211,600.00 в год. Вознаграждение может варьироваться в зависимости от опыта, производительности и местоположения. Кроме конкурентоспособной базовой зарплаты, данная позиция также предусматривает право на получение акций компании.

Нам нужен человек, обладающий:

• Глубоким интересом к рынку жилья: Наблюдательным специалистом с пониманием экономических факторов, влияющих на рынок жилья.
• Инновационными навыками решения проблем: Страстно интересующимся временными рядами, панельными данными и иерархическим прогнозированием, способным проводить независимые исследования и применять их к реальным задачам.
• Технической компетентностью: Экспертом в эконометрических методах и методах машинного обучения, очистке данных, предварительной обработке, инженерии признаков, оценке моделей и стратегиях верификации. Владение работой с большими наборами данных и распределенными вычислительными фреймворками, такими как Spark, облачными платформами и практиками разработки ПО.
• Отличными коммуникативными навыками: Способным эффективно доносить сложные концепции до широкой аудитории.
• Опыт: Более 2 лет опыта в прогнозировании временных рядов/пространственных данных.
• Образованием: Степенью магистра или кандидата наук в области математики, статистики, экономики, эконометрики, физики, наук о Земле или смежной области.

Zillow внедряет инновации в сфере недвижимости, чтобы сделать приобретение жилья возможным для большего количества людей. Являясь наиболее посещаемым сайтом о недвижимости в США, Zillow® и его аффилированные компании помогают покупателям, продавцам, финансистам и арендаторам проходить через все этапы проще. С миллионами ежемесячных посетителей, Zillow преобразует процесс поиска жилья и переезда.

Наша приверженность инновациям поддерживается нашей страстью к переопределению опыта сотрудников, глубокой