Senior Data Scientist/ML Ops Engineer (all genders)

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

Senior Data Scientist в Aroundhome для построения первой ML-модели в продакшене — логики мэтчинга партнёров с владельцами домов. Роль end-to-end: от данных и фичей до деплоя, мониторинга и оценки влияния в контролируемых экспериментах.

Задачи

• Понимать потребности владельцев домов и партнёров и превращать их в целевые метрики и ограничения моделей
• Строить и сопровождать модели мэтчинга партнёров end-to-end: данные, фичи, обучение, оценка, деплой и мониторинг
• Улучшать логику мэтчинга развёрнутыми моделями: повышать match rate, учитывать региональный спрос и предложение
• Измерять эффект улучшений в контролируемых экспериментах для двустороннего маркетплейса
• Создавать датасеты и пайплайны для моделей совместно с инженером и командой Data Engineering
• Определять вместе с командой, как и где запускаются модели, задавать практики ML в Aroundhome
• Объяснять компромиссы между клиентским опытом, исполнением партнёров и выручкой стейкхолдерам

Требования

• Степень бакалавра/магистра или эквивалентный опыт в количественной области (Computer Science, статистика, математика, экономика)
• 5+ лет прикладного data science, включая хотя бы одну модель в продакшене (реклама, ранжирование, ценообразование или маркетплейс)
• Production-grade Python и продвинутый SQL
• Практический опыт с современными data-инструментами (dbt, Airflow, Spark)
• Опыт деплоя и мониторинга моделей на облачной ML-платформе (SageMaker, Vertex AI, MLflow)
• Прочная база в дизайне экспериментов и causal inference
• Практический опыт с классическим ML (градиентный бустинг), калибровкой вероятностей и offline/online оценкой
• Продуктовое мышление и ориентация на результаты для клиентов и партнёров
• Сильные коммуникативные навыки, умение объяснять модели и компромиссы техническим и нетехническим стейкхолдерам
• Плюс: опыт с recommender systems или поисковым ранжированием

Условия

• Гибридный формат: офис в Берлине, работа из дома по Германии или полностью удалённо из Португалии
• Возможность работать до 30 дней в год из отдельных стран ЕС
• Регулярные фидбек-сессии и индивидуальный план развития с тимлидом
• Ежемесячные Tech Talks, годовой бюджет на обучение, бесплатный доступ к LinkedIn Learning
• Скидка на членство в Urban Sports Club
• Поддержка ментального здоровья через Fürstenberg Institute для сотрудников и их семей
• ESG-инициативы, JobRad, скидка на BVG-билет, Social Day
• Ежемесячный Company Day в офисе на Potsdamer Platz
• Прозрачность по зарплате: диапазон можно уточнить по email

Навыки

• Python
• SQL
• dbt
• Airflow
• Spark
• SageMaker
• Vertex AI
• MLflow
• gradient-boosted trees
• causal inference
• experiment design
• recommender systems
• search ranking