Data Scientist, Full Stack

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

Data Scientist / Full Stack в команду Supply Chain Analytics & Engineering компании IREN (AI Cloud Service Provider). Строит и поддерживает пайплайны, модели данных и дашборды для аналитики цепочки поставок GPU-инфраструктуры.

Задачи

• Проектировать, строить и поддерживать надёжные ELT/ETL-пайплайны из систем цепочки поставок (ERP, закупки/P2P, склад, логистика, порталы поставщиков) в аналитическую платформу
• Интегрировать внешние данные: каталоги поставщиков, фиды lead-time и рыночных цен, данные по фрахту и таможне, уведомления OEM об отгрузках
• Настраивать и улучшать оркестрацию, планирование, мониторинг и алертинг пайплайнов
• Строить и документировать модель данных цепочки поставок: поставщик, материал/деталь, заказ, контракт, поставка, склад, отгрузка, проект/площадка
• Помогать определять conformed dimensions и правила master-data (иерархия поставщиков, таксономия категорий, коды площадок и проектов)
• Соблюдать и развивать инженерные стандарты команды: контроль версий, code review, тестирование, окружения и деплой
• Внедрять автоматические проверки качества данных и публиковать метрики качества
• Поддерживать data lineage, определения и каталог данных
• Реализовывать модель безопасности и защиту приватности, участвовать в процессах governance
• Совместно с аналитиками готовить датасеты для spend cubes, scorecards поставщиков, отслеживания lead-time и OTD, здоровья запасов и KPI трансформации
• Проектировать, строить и запускать дашборды и визуализации для разных доменов
• Участвовать в создании основ для прогнозирования и планирования (спрос, lead-time, should-cost, риск поставщиков) и помогать продакшенить модели
• Поддерживать выбор и внедрение систем (закупки, планирование, управление поставщиками), определяя требования к данным и паттерны интеграции

Требования

• Степень бакалавра в Computer Science, Engineering, Information Systems, Supply Chain или смежной области либо эквивалентный практический опыт
• 5+ лет в data engineering или data science, минимум 1 год построения пайплайнов и моделей данных для цепочки поставок, закупок, операций или финансов
• Сильные навыки data-driven storytelling и презентации результатов технической и бизнес-аудитории
• Понимание процессов цепочки поставок и опыт работы с ERP/MRP, CLM, PLM, QMS
• Уверенный SQL и Python; знакомство с dbt или аналогичным фреймворком трансформаций
• Практический опыт с современной облачной data-платформой (Snowflake, Databricks, BigQuery или Redshift) и инструментом оркестрации (Airflow, Dagster, Prefect или аналог)
• Опыт работы с AI-native аналитическими инструментами и workflow
• Опыт работы с данными ERP и систем закупок (SAP, Oracle, NetSuite, Dynamics, Coupa, Ariba) через API, выгрузки или CDC
• Знание dimensional modeling, концепций master-data и практик качества данных
• Основы software engineering: Git, code review, автоматическое тестирование, базовый CI/CD
• Желательно: опыт в data center, AI-инфраструктуре, энергетике, строительстве или капиталоёмких отраслях с оборудованием с длинным lead-time (GPU, сетевое оборудование, трансформаторы, генераторы)
• Готовность к командировкам внутри страны и за рубеж
• Готовность к pre-employment screening (background check, substance testing)

Условия

• Базовая зарплата USD $190,000–$240,000 в год
• Годовой incentive bonus и equity (long-term incentive)
• Relocation или living-out allowance / per diem по обстоятельствам
• 100% оплата медицинской, стоматологической и vision-страховки для сотрудника, 75% для иждивенцев
• Оплачиваемые компанией страхование краткосрочной и долгосрочной нетрудоспособности
• Добровольное страхование жизни, критических болезней и от несчастных случаев
• Health Savings Accounts (HSA)
• Employee Assistance Program и wellness-ресурсы
• 401(k) с match от компании
• Доступ к финансовому планированию и юридическим услугам
• Оплачиваемый отпуск (PTO) и праздничные дни
• Внутреннее обучение и карьерные треки, поддержка сертификаций и профильного обучения
• Корпоративные мероприятия и team-building
• Гибридный формат; до открытия офиса в Santa Clara — удалённая работа

Навыки

• SQL
• Python
• dbt
• Snowflake
• Databricks
• BigQuery
• Redshift
• Airflow
• Dagster
• Prefect
• SAP
• Oracle
• NetSuite
• Dynamics
• Coupa
• Ariba
• Git
• CI/CD
• dimensional modeling
• master data
• ETL
• ELT