Senior Data Scientist (Argentina)

Мы - Karat, крупнейшая в мире компания по проведению интервью. Наша миссия в Karat - сделать каждое интервью предсказуемым, справедливым и приятным, открывая возможности для всех. Мы помогаем мировым лидерам, таким как Walmart, Atlassian и Citi, с помощью комплексного решения для найма, повышая качество, эффективность и равноправие их технических процессов подбора персонала.

Наша увлеченная команда Искусственного Интеллекта в Karat сотрудничает, преодолевая границы продуктов, быстро создает прототипы продуктов и функций ИИ, которые кардинально меняют технические интервью. Присоединяйтесь к нам, чтобы создать уникальное конкурентное преимущество для нашего бизнеса и позволить нашим клиентам нанимать и удерживать нужные таланты с революционной эффективностью и меньшими предвзятостями.

В качестве Старшего научного сотрудника по данным в команде ИИ вы будете:

• Стимулировать инновации, используя наши обширные наборы данных для извлечения ключевых сведений и предоставления действенных, основанных на данных рекомендаций для продуктов.
• Сотрудничать с инженерами для инноваций и разработки на основе обширных данных нашей Компании, используя передовые технологии ИИ, такие как LLMs.
• Вести проекты для повышения точности, зафиксированной во время технических интервью, обеспечивая превосходную ценность для наших клиентов.
• Наставничество для коллег по науке о данных и ИИ в разных командах, содействуя культуре обмена знаниями и роста.
• Взаимодействие с заинтересованными сторонами бизнеса для преобразования бизнес-вызовов в технологические успехи.
• Оказывать решающее влияние на стратегическое направление Karat, представляя свои выводы руководителям на разных уровнях организации.
• Оставаться в курсе последних новостей в области науки о данных и ИИ, проактивно выявляя технологические возможности для Karat.

Вооружитесь:

• Более чем 5-летним опытом работы в области науки о данных, машинного обучения или ИИ в технологическом секторе.
• Экспертизой в языках программирования, таких как Python, и знакомством с фреймворками, актуальными для науки о данных.
• Опытом работы с облачными платформами, такими как AWS, Azure, GCP, и инструментами, такими как dbt и airflow.
• Подтвер