Senior Data Scientist

Почему стоит присоединиться к Pave? В Pave мы преданы простой, но мощной миссии - сделать вознаграждение справедливым для всех. Мы достигаем этого, разрабатывая самую передовую платформу для расчета зарплат, которая работает на основе самого большого в мире набора данных о зарплатах в реалтайме. Присоединяйтесь к нам, чтобы помочь таким компаниям, как Hover, Sweetgreen и Airtable, строить и удерживать команды высшего класса, эффективно планируя, общаясь и сравнивая свои стратегии вознаграждения в реальном времени.

Мы быстро растем и ищем динамичных членов команды, которые стремятся оказать влияние в наших живописных офисах в Сан-Франциско и Нью-Йорке. Если вы расцветаете в среде, которая ценит преодоление границ, интеллектуальную честность и значимую работу, мы были бы рады услышать от вас!

Будучи старшим научным сотрудником-данныстом в Pave, вы будете играть ключевую роль в нашей команде по рыночным данным. Эта команда играет важную роль в прототипировании и разработке новых продуктов на основе данных, а также в улучшении существующих. Вы будете тесно сотрудничать с менеджерами продуктов и лидерами рынка, чтобы изучать потребности пользователей, взаимодействовать с нашей командой дизайнеров для создания первых прототипов и исследований, а также работать вместе с нашей командой инженеров программного обеспечения, чтобы преобразовать эти инсайты в качественные, убедительные продукты, которые находят отклик у пользователей.

Идеальный кандидат - это тот, кто не только очарован данными и их потенциалом для решения проблем, но и страстно увлечен разработкой и реализацией инновационных решений в области данных, которые технически надежны и удобны для пользователя.

• Разработка и внедрение моделей машинного обучения и продвинутых статистических анализов.
• Построение инфраструктуры данных для поддержки масштабируемости и инноваций.
• Создание и оценка показателей эффективности для постоянного улучшения предложений продукта.
• Коммуникация сложных данных инсайтов разнообразной аудитории внутри компании.

• Высшее образование в количественной области, например, в области компьютерных наук, инженерии или экономики.
• Не менее 4 лет опыта в области Data Science, предпочтительно в технологической среде.
• Эк