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Theta entwickelt prädiktive Kundenanalysen und Methoden zur Unternehmensbewertung für Investmentfirmen und Unternehmen. Das CLV-Ultra-Modell unterstützt Teams dabei, das Kundenverhalten vorherzusagen und die Wirtschaftlichkeit einzelner Kunden einzuschätzen. So hilft es bei Marketingentscheidungen, Strategien zur Kundenbindung und der Unternehmensbewertung.
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Leitung Engineering und Data Science (Remote, USA)

Leite Engineering und Data Science bei Theta, während die Plattform für prädiktive Kundenwertanalysen wächst. Steuere die Ausführung von Modellen in der Cloud, KI-gestützte Workflows und die Umsetzung in beiden Bereichen.

USVereinigte StaatenRemoteVollzeitLeadErforderliche Sprache: EnglischEngineering Manager
AWSAzureC++CloudGoogle Cloud PlatformSparkTerraform

Beschreibung

  • Verantworte die Engineering-Funktion und das Data-Science-Team von Theta
  • Gib die technische Richtung vor und löse komplexe Herausforderungen bei der Umsetzung
  • Arbeite mit den technischen Teams der Kunden zusammen
  • Entwirf eine zuverlässige Cloud-Infrastruktur für den Betrieb Tausender Modelle
  • Arbeite mit den Engineering-Teams der Kunden zusammen, um Modelle zu paketieren und in deren Umgebungen bereitzustellen
  • Entwickle eine zuverlässige, wiederverwendbare Pipeline von rohen Kundendateien bis zu validierten Modellergebnissen
  • Entwickle KI-gestützte Workflows für die Datenaufbereitung und Modellierung
  • Lege Standards für Tests, Validierung und zuverlässige Bereitstellung fest
  • Prüfe den Code und die technischen Entwürfe des Teams
  • Entscheide, was entwickelt, automatisiert oder ausgelagert wird, und halte die Systeme wartbar
  • Unterstütze Data Scientists bei anspruchsvollen Kundenprojekten und arbeite direkt mit, wenn sich Projekte überschneiden

Anforderungen

  • Ausgeprägtes technisches Urteilsvermögen in Softwareentwicklung, Data Science und Infrastruktur
  • Erfahrung mit dem Aufbau und Betrieb von produktiven Daten- oder Machine-Learning-Systemen über den gesamten Lebenszyklus und in großem Maßstab auf Cloud-Infrastruktur
  • Erfahrung mit Google Cloud Platform bevorzugt; Erfahrung mit AWS, Azure, Databricks oder Snowflake ist ebenfalls relevant
  • Fähigkeit, Herausforderungen in Datenaufbereitung, Modellausführung und Infrastruktur zu bewältigen – von uneinheitlichen Eingabedateien bis zu langsamen Modellläufen
  • Fähigkeit, Daten und Ergebnisse sorgfältig zu prüfen und Probleme zu erkennen, die einen Lauf stoppen sollten
  • Bereitschaft, sich in einen bestehenden produktiven Technologie-Stack auf Basis von R einzuarbeiten und damit zu arbeiten
  • Produktorientierte Engineering-Arbeitsweise, die Zuverlässigkeit, Benutzerfreundlichkeit und Umsetzungsbedarf miteinander abwägt
  • Fähigkeit, ein kleines, erfahrenes Data-Science-Team mit praktischer technischer Führung anzuleiten und schwierige Umsetzungsprobleme zu lösen
  • Bereitschaft, an Kundengesprächen teilzunehmen, technische Methoden und Abwägungen zu erläutern, den Datenbedarf zu besprechen und die Technologie-Stacks und Infrastruktur der Kunden zu verstehen
  • Interesse am Aufbau KI-gestützter Workflows, Fähigkeit, unbekannte Tools schnell zu erlernen, und Urteilsvermögen bei der kritischen Bewertung ihrer Ergebnisse
  • Bevorzugt: Erfahrung mit dem Aufbau und der Bewertung KI-gestützter Workflows für Datenaufbereitung und Modellierung, einschließlich Systemen auf Basis großer Sprachmodelle oder Agenten
  • Bevorzugt: Erfahrung mit R in produktiven Umgebungen, einschließlich Paketierung, Abhängigkeitsverwaltung, Containern oder C++-Integration über Rcpp
  • Bevorzugt: Erfahrung mit statistischer Modellierung, insbesondere Vertrautheit mit CLV- oder BTYD-Modellen
  • Bevorzugt: Erfahrung mit der Bereitstellung von Daten- oder Modellierungs-Workflows in kundengesteuerten Umgebungen, einschließlich Databricks, Snowflake oder Spark
  • Bevorzugt: Erfahrung mit Infrastructure as Code, etwa Terraform oder ähnlichen Tools, sowie mit CI/CD

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