Staff Software Engineer, Data - Experimentation

Автоматический пересказ вакансии на русском. Полный текст на языке оригинала и форма отклика — на сайте работодателя.

Научное лидерство в команде Decision Systems: развитие статистических методов, causal inference и ML/AI для платформы экспериментов Curie в DoorDash. Роль на стыке экспериментирования, маркетплейс-динамики и продуктовой инженерии.

Задачи

• Определять научное направление Curie и формировать roadmap Decision Systems совместно с engineering и product
• Владеть статистическим контрактом анализа экспериментов: метрики, популяции, окна экспозиции, ковариаты, ratio-метрики, edge cases
• Проверять аналитический SQL и валидировать статистическую корректность при миграциях движка
• Разрабатывать и внедрять в продакшн продвинутые методы: CUPED/CUPAC, delta-method, sequential testing, heterogeneous treatment effects, switchback, difference-in-differences
• Строить подходы для шумных данных трёхстороннего маркетплейса: power analysis, multiple-testing correction, winsorization, quantile-метрики
• Развивать AI-assisted workflows анализа экспериментов: автоматические readouts, детекция рисков, генерация гипотез
• Консультировать и менторить data scientists, product-команды и инженеров по дизайну экспериментов и causal-анализу

Требования

• 6+ лет индустриального опыта или эквивалентного прикладного research в статистике, causal inference, ML или системах экспериментирования
• Глубокая экспертиза в экспериментировании и causal inference с продакшн-опытом методов variance reduction, ratio metrics, sequential testing, heterogeneous treatment effects, marketplace interference или quasi-experimental designs
• Сильные навыки кодинга и работы с данными, умение разбираться в продакшн data pipelines и ревьюить сложный аналитический SQL
• Опыт превращения статистических и ML-методов в надёжные масштабируемые платформенные возможности совместно с engineering и product
• Трек-рекорд задания технического направления, влияния на кросс-функциональные команды и менторства senior-специалистов
• Умение ясно доносить сложные технические концепции научной, инженерной, продуктовой и executive-аудитории
• Ориентация на impact: баланс методологической строгости, скорости продукта, инженерных ограничений и потребностей клиентов

Условия

• Базовая зарплата $193,800—$285,000 USD в год плюс equity-гранты
• 401(k) с employer matching, 16 недель оплачиваемого parental leave
• Медицинская, стоматологическая и vision-страховка, 11 оплачиваемых праздников
• Wellness-бенефиты, commuter benefits match, оплачиваемый отпуск и sick leave
• Гибкий paid time off для salaried-ролей, программа психологического здоровья, помощь в family-forming

Навыки

• SQL
• CUPED
• CUPAC
• Causal Inference
• Machine Learning
• AI
• Sequential Testing
• Switchback Experiments
• Difference-in-Differences
• Power Analysis
• Multiple-Testing Correction
• Winsorization
• Quantile Metrics
• Python