Starszy analityk danych

Multiverse to platforma podnoszenia umiejętności umożliwiająca wdrażanie sztucznej inteligencji i technologii. Nawiązaliśmy współpracę z ponad 1500 firm, aby zapewnić nowy rodzaj uczenia się, który zmienia dzisiejszą siłę roboczą. Nasze staże podnoszące umiejętności są przeznaczone dla osób w każdym wieku i na każdym etapie kariery, aby mogły rozwijać krytyczne umiejętności w zakresie sztucznej inteligencji, danych i technologii.

Nasi uczniowie zapewnili swoim pracodawcom zwrot z inwestycji o wartości ponad 2 miliardów dolarów, wykorzystując nabyte umiejętności do poprawy produktywności i mierzalnych wyników. W czerwcu 2022 r. ogłosiliśmy rundę finansowania serii D o wartości 220 milionów dolarów, której współprowadzą StepStone Group, Lightspeed Venture Partners i General Catalyst. Dzięki wycenie post-moneytowej wynoszącej 1,7 miliarda dolarów ta runda czyni nas pierwszym jednorożcem EdTech w Wielkiej Brytanii.

Ale na tym nie poprzestaniemy. Dzięki silnemu zasięgowi operacyjnemu i ponad 800 pracownikom mamy ambitne plany dalszego skalowania. Budujemy świat, w którym umiejętności technologiczne odblokowują potencjał i wydajność ludzi.

Dołącz do Multiverse i wspieraj naszą misję zapewnienia pracownikom możliwości odniesienia zwycięstwa w erze sztucznej inteligencji. Czego potrzebujemy: W Multiverse budowane przez nas modele nie tylko leżą w notatnikach - wpływają na decyzje, które każdego dnia kształtują naszą działalność. Od przewidywania wyników uczniów po prognozowanie zapotrzebowania operacyjnego i optymalizację alokacji zasobów - ta praca leży u podstaw prowadzenia firmy.

Jako starszy analityk danych będziesz właścicielem tych modeli od początku do końca. Zdobędziesz głębokie zrozumienie sposobu, w jaki Multiverse działa w domenach naszych klientów, osób uczących się i operacyjnych, i przełożysz to zrozumienie na rygorystyczne modele uczenia maszynowego klasy produkcyjnej, które naprawdę poruszają igłę. Aby odnieść sukces, będziesz mieć pewność praktycznego zapoznania się z rurociągami i infrastrukturą oraz nie będziesz się bać rygoru statystycznego wymaganego przez poważne modelowanie.

Będziesz ściśle współpracować z interesariuszami w każdym dziale firmy, pomagając im zadawać lepsze pytania, rozumieć odpowiedzi i pewniej na nich działać. Nasi liderzy będą podejmować wielomilionowe decyzje w oparciu o Twoje rekomendacje, a nasz produkt oparty na sztucznej inteligencji zadecyduje, w jaki sposób wspierać uczniów w oparciu o Twoje modele. Będziesz pracować w naszym zespole Data & Insight, pracując na co dzień wraz z inżynierami danych, programistami produktów danych i analitykami Insight.

Na czym się skupisz: Zrozumienie biznesu i definiowanie problemówBudowanie prawdziwej wiedzy specjalistycznej na temat sposobu działania Multiverse w domenach klientów, osób uczących się i operacyjnych - stając się zaufanym partnerem myślowym Tłumaczenie złożone i często niejednoznacznych pytań biznesowych w dobrze zakrojone problemy modelowania z jasnymi kryteriami sukcesu Identyfikacja, gdzie modele predykcyjne, prognostyczne lub optymalizacyjne mogą mieć największy wpływ na biznes i odpowiednie ustalanie priorytetów Modelowanie i analiza statystyczna Projektowanie, rozwijanie i iterowanie nadzorowanych i nienadzorowanych modeli uczenia maszynowego, które przewidują, prognozują i optymalizują w całej firmie Stosowanie rygorystycznych metod statystycznych w celu zapewnienia solidności, bezstronności i rzeczywiście przyczynowości modeli wszędzie tam, gdzie zgłaszane są twierdzenia przyczynowe Rozwijanie głębokiego zrozumienia naszych danych krajobraz - jego pochodzenie, dziwactwa i ograniczenia - oraz podejścia do projektowania, które je uwzględniająMonitorowanie i udoskonalanie modeli w miarę upływu czasu, aby zapewnić, że pozostaną dokładne i istotne w miarę rozwoju firmy Inżynieria danych i infrastruktura Ścisła współpraca z inżynierami danych w celu budowania i utrzymywania potoków danych oraz infrastruktury ML potrzebnej do opracowywania i wdrażania modeliProdukcja modeli w celu niezawodnego działania na dużą skalę, zgodnie z najlepszymi praktykami inżynierii oprogramowania - w tym kontrolą wersji, CI/CD i zarządzaniem lukami w zabezpieczeniachOcena i wdrażanie skalowalnych podejść do gromadzenia i przetwarzania danych, zapewniając niezawodne praktykiCzego szukamy: Wymagane ponad 5 lat doświadczenia w nauce danych/uczeniu maszynowym, z udokumentowanym doświadczeniem w budowaniu i wdrażaniu modeli, które wpływają na rzeczywiste decyzje biznesowe Głęboka wiedza specjalistyczna w zakresie modelowania predykcyjnego, prognozowania i/lub optymalizacji - z dobrą znajomością podstawowych zasad statystycznych Dobra biegłość w Pythonie i podstawowych bibliotekach ML (np. NumPy, Pandas, Scikit-Learn, xgboost, shap) Zaawansowana praktyczna znajomość SQL Praktyczne doświadczenie z potokami danych i infrastrukturą ML Doświadczenie w pracy w AWS (najlepiej przy użyciu Sagemaker) i/lub AzureComfort w pracy na naszym stosie danych - w tym Airflow, Snowflake Doświadczenie z kontrolą wersji i praktykami CI/CD (najlepiej przy użyciu GitHub) Rygorystyczna dbałość o ważność statystyczną - wygodne kwestionowanie założeń i obrona metodologii Zrozumienie najlepszych praktyk w zakresie ochrony danych i informacji bezpieczeństwo Pożądane Doświadczenie w zakresie metod wnioskowania przyczynowego (np. diff-in-diff, zmienne instrumentalne, dopasowywanie wyniku skłonności) Doświadczenie w dbt do transformacji danych Znajomość infrastruktury jako narzędzi kodujących (np. Terraform) Solidne przygotowanie zawodowe i/lub akademickie w dyscyplinie o wysokim stopniu ilościowym (np. statystyka, matematyka, fizyka lub ekonomia) Korzyści Czas wolny - 27 dni urlopu plus 5 dodatkowych dni wolnych: 1 dzień wydarzenia życiowego, 2 dni wolontariatu, 2 dni dobrego samopoczucia w całej firmie (M-Powered Weekend) i 8 dni wolnych od pracy w roku Zdrowie i dobre samopoczucie - prywatne ubezpieczenie medyczne w Bupa, medyczny program zwrotu gotówki, ubezpieczenie na życie, członkostwo w siłowni i zasoby wellness za pośrednictwem Wellhub oraz dostęp do Spill - wszystko w jednym wsparciu zdrowia psychicznego Oferta pracy hybrydowej - na większości stanowisk współpracujemy w biurze trzy dni w tygodniu, z wyjątkiem trenerów i instruktorów, którzy współpracują w biurze raz w miesiącu Program pracy z dowolnego miejsca - będziesz mieć możliwość pracy z dowolnego miejsca, aż do 10 dni w roku Przestrzeń do nawiązywania kontaktów: poza biurkiem znajdujemy czas na cotygodniowe nadrabianie zaległości, uroczystości sezonowe i mamy zawsze zaopatrzoną kuchnię!

Nasze zaangażowanie na rzecz różnorodności, równości i włączenia społecznego Jesteśmy pracodawcą zapewniającym równe szanse. I jestem z tego dumny. Każdy kandydat i pracownik ma takie same możliwości bez względu na rasę, kolor skóry, pochodzenie, religię, płeć, narodowość, orientację seksualną, wiek, obywatelstwo, stan cywilny, niepełnosprawność, płeć, tożsamość lub ekspresję płciową czy status weterana.

To nigdy się nie zmieni. Przeczytaj naszą politykę równości, różnorodności i włączenia tutaj. Nasze zaangażowanie w ochronę Multiverse ma na celu ochronę i promowanie dobra naszych uczniów.

Oczekujemy, że wszyscy pracownicy będą podzielać to zobowiązanie i będą przestrzegać naszej Polityki bezpieczeństwa, naszej Polityki zapobiegania i wszystkich innych zasad firmy Multiverse. Wybrani kandydaci będą zobowiązani do przeprowadzenia co najmniej podstawowej kontroli za pośrednictwem usługi zakazu ujawniania informacji (DBS). W przypadku stanowisk, które będą obejmować działalność regulowaną, wybrani kandydaci muszą również przejść wzmocnioną kontrolę DBS, w tym kontrolę listy dzieci wykluczonych i kontrolę nakazu zakazu.

Role związane z działalnością regulowaną mogą wchodzić w interakcje z grupami bezbronnymi, dlatego są wyłączone z Ustawy o resocjalizacji przestępców z 1974 r., co oznacza, że ​​kandydaci mają obowiązek zadeklarować wszelkie wyroki skazujące, pouczenia, nagany i ostateczne ostrzeżenia. Podanie fałszywych informacji jest przestępstwem i może skutkować odrzuceniem wniosku lub natychmiastowym zwolnieniem, jeśli wnioskodawca został wybrany, oraz możliwym skierowaniem sprawy na policję i do DBS.