Data Scientist

Job expired!

Кто мы такие
Миссия HopSkipDrive – улучшить мобильность и создать возможности для всех. Наши инновационные решения для школьного транспорта обслуживают более 600 школьных округов, чартерных школ, некоммерческих организаций, государственных учреждений и занятых семей, обеспечивая надежную и безопасную перевозку детей.

Сектор школьного транспорта в США является крупнейшей системой общественного транспорта. При этом школьные округа тратят около $28 миллиардов ежегодно на транспортировку, но только 30% детей пользуются школьными автобусами. Существующая система имеет пробелы, приводящие к неравенству в доступе к образованию и затрагивающие миллионы детей ежедневно. HopSkipDrive устраняет эти неудовлетворенные потребности через наши персонализированные решения для транспорта.

Компания с сердцем
Мы сотрудничаем со школьными округами, агентствами по защите детей и некоммерческими организациями, чтобы обеспечить равный доступ к образованию для уязвимых категорий, таких как дети в приемных семьях, бездомные дети и дети с ограниченными возможностями.

Мы считаем, что присутствие имеет решающее значение для успеха. Наша миссия использует инновационные технологии, операционную экспертизу и новые подходы, чтобы помочь детям достичь их полного потенциала, предоставляя надежное транспортное решение.

Признанная культура работы
HopSkipDrive была отмечена за свою корпоративную культуру, включена в список самых инновационных компаний по версии Fast Company, лучших мест для работы по версии Built In LA, Comparably, Inc. и Los Angeles Business Journal. Comparably также удостоило нас звания лучшей компании в области профессионального развития и лучших генеральных директоров, особенно для женщин.

Быстрый рост
Основанная тремя мамами для решения своих транспортных задач, HopSkipDrive теперь работает более чем в 13 штатах и продолжает быстро расширяться. Мы четыре раза попадали в список Inc. 5000 и в список Deloitte 500 самых быстрорастущих технологий. На данный момент мы привлекли $100M финансирования.

Используйте организационные данные для создания инсайтов, которые улучшают пользовательский опыт и совершенствуют основные бизнес-функции. Вы будете отвечать за определение, тестирование, валидацию и поддержку предсказательных и предписывающих моделей как в продуктовых, так и в организационных пространствах.

Обязанности

Разработка и внедрение продвинутых ML решений для решения проблем в масштабе предприятия.
Определение, исследование, спецификация, тестирование, развертывание и поддержка точных и стабильных моделей в производственных условиях.
Использование современных открытых инструментов для науки о данных (SQL, R/Python, Github).
Управление моделями в производственных условиях и их переобучение по мере необходимости.
Создание внедряемых компонентов для существующих или автономных продуктов данных.
Сотрудничество с BI, Engineering, Product Management, DevOps и деловыми заинтересованными сторонами.
Эффективная коммуникация результатов и спецификаций моделей.
Наставничество и обучение начинающих специалистов по науке о данных.

Навыки и опыт

Более 5 лет практического опыта с производственными предсказательными/предписывающими моделями.
Сильные навыки в области получения данных с использованием SQL в современных технических стекках, таких как PostGres, AWS или Snowflake.
Более 5 лет работы с открытыми инструментами для науки о данных, такими как Python или R.
Более 2 лет опыта развертывания моделей в производственных средах.
Более 3 лет работы с хотя бы двумя из следующих методов: контролируемое/неконтролируемое машинное обучение, эконометрическое моделирование, обучение с подкреплением, операционные исследования.
Опыт работы в средах науки о данных с