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Wonder
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201 – 500 Funcionários
Patrocinador de visto H1BAlimentos e bebidasComércio eletrônicoCuidados de saúde
A Wonder é uma empresa de alimentos e bebidas que está desenvolvendo uma experiência flexível de praça gastronômica baseada em entrega, retirada e consumo no local. A empresa trabalha com chefs e restaurantes premiados, incluindo talentos culinários com estrelas Michelin e outros especialistas renomados em gastronomia, para oferecer uma ampla seleção de pratos com qualidade de restaurante. Os clientes podem combinar refeições de vários restaurantes parceiros em um único pedido, levando opções gastronômicas variadas para lares de toda a região Tri-State. O modelo da Wonder reúne culinária selecionada, parcerias com restaurantes e a conveniência do comércio eletrônico em um só serviço.
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Vagas da empresa

Cientista de Dados Sênior Staff, ML e Experimentação de Marketplace

Lidere o aprendizado de máquina, a inferência causal e a experimentação do marketplace na Wonder, definindo sistemas de produção que melhoram a experiência do cliente, o fulfillment, os preços e as decisões de negócio.

USEstados UnidosILIllinoisNYNova York
$ 216.000 – $ 249.500 / ano
HíbridoTempo integralSêniorIdioma Obrigatório: inglêsCientista de dados
PythonSQL

Descrição

  • Definir os princípios e as práticas que orientam o uso de dados, experimentação e aprendizado de máquina na Wonder.
  • Treinar e orientar uma equipe crescente de cientistas de dados.
  • Apoiar o crescimento profissional e a excelência técnica em todo o grupo.
  • Investigar o funcionamento dos sistemas interconectados do marketplace e seus ciclos de feedback.
  • Criar estruturas de inferência causal e experimentação para medir o impacto nos negócios.
  • Trabalhar com engenharia na arquitetura de camadas de dados compartilhadas, pipelines de atributos, APIs de modelagem, infraestrutura de experimentação e serviços de aprendizado de máquina em produção.
  • Projetar e conduzir experimentos para mudanças destinadas a melhorar as métricas de negócio.
  • Promover uma ciência de dados voltada aos negócios que combine inferência causal, experimentação, modelagem consciente de riscos e aprendizado de máquina escalável em produção.
  • Identificar oportunidades de alto impacto na eficiência do marketplace, na experiência do cliente, na precisão do horário estimado de chegada (ETA), na confiabilidade do fulfillment, nos preços, no planejamento de oferta, na previsão de demanda e no desempenho operacional.
  • Criar protótipos e testar modelos e insights, definir sua arquitetura e colocá-los em operação para melhorar as métricas de negócio.

Requisitos

  • Pelo menos 8 anos de experiência no setor com mestrado, ou 6 anos ou mais com doutorado, em estatística, economia, matemática aplicada, ciência da computação, ciência de dados, aprendizado de máquina ou área quantitativa relacionada.
  • Sucesso comprovado na aplicação de ciência de dados e aprendizado de máquina a desafios empresariais complexos.
  • Conhecimento avançado de inferência causal, experimentação e modelagem estatística.
  • Bom discernimento sobre as concessões entre negócio e produto.
  • Proficiência em Python, análise de dados, visualização e programação orientada a objetos para desenvolver código escalável e pronto para produção.
  • Histórico de implantação em produção de sistemas de ciência de dados, aprendizado de máquina ou inferência causal.
  • Fluência em SQL ou ferramentas comparáveis para consultar diretamente conjuntos de dados em escala de produção.
  • Experiência em mentoria e definição da direção técnica para cientistas, analistas ou engenheiros.
  • Experiência liderando o projeto de ponta a ponta de estruturas de ciência de dados, aprendizado de máquina, mensuração ou experimentação.
  • Experiência no projeto de abordagens de mensuração causal para sistemas complexos.
  • Formação em inferência causal, econometria, modelagem bayesiana, desenho experimental ou mensuração observacional.
  • Experiência com métodos de experimentação aplicada, como testes A/B, análise de poder, efeitos de tratamento heterogêneos, métricas de proteção, efeitos de interferência e mensuração de impacto de longo prazo.
  • Experiência na criação ou definição de sistemas de aprendizado de máquina para produção.
  • Capacidade de alinhar equipes de produto, engenharia, operações, negócios e ciência de dados em torno de uma estratégia compartilhada.
  • Experiência na definição de estratégia e roteiros técnicos para plataformas de ciência de dados, aprendizado de máquina, experimentação ou inferência causal.

Benefícios

  • Participação acionária
  • Plano de aposentadoria 401(k)
  • Opções de planos médicos, odontológicos e oftalmológicos
  • Cobertura por incapacidade de curto e longo prazo paga pela empresa
  • Folgas remuneradas, incluindo folgas flexíveis para funcionários isentos
  • Férias remuneradas para funcionários não isentos
  • Licença médica remunerada de acordo com a legislação aplicável
  • Licença parental remunerada
  • Refeições com desconto
  • Vantagens exclusivas nas marcas da família Wonder

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HíbridoTempo integralSêniorIdioma Obrigatório: inglêsCientista de dados
PythonSQL

Define a direção de ciência de dados e aprendizado de máquina para o marketplace da Wonder, orientando inferência causal, experimentação, sistemas de produção e trabalho técnico multifuncional.

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