Ведущий специалист по данным (Founding Data Scientist)

Ведущий специалист по данным в Mira, удаленная работа, специализация — технологии количественного отслеживания гормонов.

Создание и улучшение биометрических показателей, алгоритмов и аналитических данных для приложения Mira; Анализ данных о гормонах, цикле, поведении пользователей и результатах для выявления закономерностей и продуктовых возможностей; Разработка и валидация моделей для прогнозирования овуляции, моделирования цикла, интерпретации гормонов и персонализированных рекомендаций; Совместная работа с продуктовой командой, дизайнерами, инженерами, отделом исследований и разработок, а также ученым по данным реального мира для преобразования данных в функции приложения и научно обоснованные инсайты; Поддержка проектов RWE и клинических исследований с извлечением данных, исследовательским анализом, моделированием и валидацией; Определение рамок производительности и валидации моделей, включая неопределенность, производительность подгрупп, пропущенные данные и крайние случаи; Повышение качества данных путем выявления пробелов в инструментарии и рекомендаций по улучшению сбора данных в приложении; Документирование логики моделей, допущений, ограничений и соответствующих случаев использования для технических и нетехнических команд; Работа с инженерами для перехода от прототипов к готовым к производству функциям приложения или конвейерам данных.

Сильные навыки Python и наука о данных; SQL желателен, опыт работы с продольными, временными рядами, поведенческими, медицинскими, носимыми, физиологическими или биомаркерными данными; Опыт использования методов интерпретируемости и объяснимости моделей: SHAP, LIME и т.д.; Отличное суждение о валидации моделей, включая обработку пропущенных данных, предотвращение утечек, проверку надежности и оценку производительности по сегментам пользователей; Способность превращать данные в пользовательские функции, метрики, рекомендации или алгоритмы; Опыт создания моделей, показателей или аналитических структур, которые повлияли на продуктовые, клинические или деловые решения; Отличные коммуникативные навыки как с техническими, так и с нетехническими заинтересованными сторонами; Высокая ответственность, скорость стартапа и комфорт в условиях неопределенности; Хорошее научное суждение; способность отличать продуктовые инсайты от клинических или маркетинговых заявлений; Опыт продвижения моделей машинного обучения или алгоритмических функций в производство.

Удаленная позиция; 40-часовая рабочая неделя; Гибкий график работы; Эпизодическое пересечение с командой в США; Конкурентоспособная зарплата с бонусной системой, привязанной к OKR; Полностью удаленная среда, поддерживающая автономию, ответственность и независимость; Реальные возможности для карьерного роста, с возможностью формировать, строить и развивать команды по мере масштабирования.