Data Scientist

О Stackline:

Stackline, основанный в 2014 году в Сиэтле, является новаторской всесторонней торговой платформой, которой доверяют самые инновационные бренды мира. Со стратегическими инвестициями в размере 180 миллионов долларов от известных субъектов, таких как Goldman Sachs Growth Equity и TA Associates с ноября 2020 года, Stackline стимулирует интеграцию бизнес-лидеров, инноваторов продуктов, маркетологов и аналитиков с помощью своих передовых технологий. Имея глобальное присутствие с офисами в Миннеаполисе, Нью-Йорке, Солт-Лейк-Сити и Лондоне, Stackline продолжает лидировать в предоставлении аналитики рынка, метрик доходов и анализа поведения, основанных на собственной нейронной сети.

О роли: Специалист по данным

Готовы к следующему большому шагу в вашей карьере? Присоединяйтесь к Stackline в качестве Специалиста по данным и примите участие в формировании будущего коммерции. Погрузитесь в обширные данные, анализируйте более миллиарда данных каждую неделю и сотрудничайте с опытными командами в различных областях для разработки и внедрения решений машинного обучения, оказывающих значительное влияние на бизнес.

Основные обязанности:

• Создавать, тестировать и запускать сложные модели машинного обучения для различных продуктов.
• Самостоятельно инновационно работать над проектами машинного обучения и тесно сотрудничать с руководством для проверки результатов обработки данных.
• Работать с сложными и многомерными наборами данных с технической грамотностью, обеспечивая точность в извлечении информации и стратегическом принятии решений.
• Тщательно документировать процессы аналитики и моделирования для обеспечения прозрачности операционной деятельности.

Кого мы ищем:

• Кандидаты с магистерской степенью в области математики, физики, информатики, инженерии или в смежной технической области.
• Как минимум 3 года профессионального опыта в области данных, аналитики или инженерии, с практическим опытом работы с LLM или LMM.
• Сильные навыки владения Python, SQL и другими языками программирования или запросов, наряду с опытом внедрения масштабируемых решений.
• Знакомство с инструментами машинного обучения, такими как TensorFlow, PyTorch, Spark ML или