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Theta
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11 – 50 Funcionários
Patrocinador de visto H1BConsultoriaFinançasMarketing
A Theta desenvolve análises preditivas de clientes e métodos de avaliação corporativa para empresas de investimento e corporações. Seu modelo CLV Ultra ajuda as equipes a prever o comportamento dos clientes e avaliar a economia unitária de cada cliente, apoiando decisões de marketing, estratégias de engajamento de clientes e avaliação empresarial.
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Vagas da empresa

Líder de Engenharia e Ciência de Dados (Remoto, Estados Unidos)

Lidere as áreas de engenharia e ciência de dados da Theta enquanto a empresa amplia sua plataforma de análise preditiva do valor do cliente. Oriente a execução de modelos na nuvem, os fluxos de trabalho com IA e as entregas nas duas disciplinas.

USEstados UnidosRemotoTempo integralLíderIdioma Obrigatório: inglêsGerente de engenharia
AWSAzureC++Google Cloud PlatformNuvemSparkTerraform

Descrição

  • Liderar a área de engenharia e a equipe de ciência de dados da Theta
  • Definir a direção técnica e ajudar a resolver desafios complexos de entrega
  • Colaborar com as equipes técnicas dos clientes
  • Projetar uma infraestrutura de nuvem confiável para executar milhares de modelos
  • Trabalhar com as equipes de engenharia dos clientes para empacotar e implantar modelos nos ambientes deles
  • Criar um pipeline confiável e reutilizável, dos arquivos brutos dos clientes aos resultados validados dos modelos
  • Criar fluxos de trabalho com assistência de IA para preparação de dados e modelagem
  • Estabelecer padrões para testes, validação e implantação confiável
  • Revisar o código e os projetos técnicos da equipe
  • Decidir o que desenvolver, automatizar ou terceirizar, mantendo os sistemas fáceis de manter
  • Ajudar cientistas de dados a resolver problemas complexos de entrega para clientes e contribuir diretamente quando houver sobreposição entre projetos

Requisitos

  • Forte discernimento de engenharia em engenharia de software, ciência de dados e infraestrutura
  • Experiência construindo e operando sistemas de dados ou aprendizado de máquina em produção, de ponta a ponta e em escala, em infraestrutura de nuvem
  • Experiência com Google Cloud Platform é preferencial; experiência com AWS, Azure, Databricks ou Snowflake também é relevante
  • Capacidade de lidar com desafios de preparação de dados, execução de modelos e infraestrutura, desde arquivos de entrada inconsistentes até execuções lentas de modelos
  • Capacidade de examinar dados e resultados e identificar problemas que devem interromper uma execução
  • Disposição para aprender e trabalhar com uma stack de produção existente em R
  • Abordagem de engenharia de produto que equilibre confiabilidade, usabilidade e necessidades de entrega
  • Capacidade de orientar uma equipe pequena e experiente de ciência de dados com liderança técnica prática e resolver problemas difíceis de entrega
  • Disponibilidade para participar de reuniões com clientes, explicar métodos técnicos e suas compensações, discutir necessidades de dados e entender as tecnologias e a infraestrutura dos clientes
  • Interesse em criar fluxos de trabalho com assistência de IA, capacidade de aprender rapidamente ferramentas desconhecidas e discernimento para avaliar criticamente os resultados
  • Preferencial: experiência construindo e avaliando fluxos de trabalho com assistência de IA para preparação de dados e modelagem, incluindo sistemas baseados em modelos de linguagem grandes ou agentes
  • Preferencial: experiência com R em produção, incluindo empacotamento, gerenciamento de dependências, contêineres ou integração com C++ por meio de Rcpp
  • Preferencial: experiência em modelagem estatística, especialmente familiaridade com modelos CLV ou BTYD
  • Preferencial: experiência implantando fluxos de trabalho de dados ou modelagem em ambientes controlados pelos clientes, incluindo Databricks, Snowflake ou Spark
  • Preferencial: experiência com infraestrutura como código, como Terraform ou ferramentas semelhantes, e com CI/CD

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Lidere as equipes de engenharia e ciência de dados da Theta na criação de sistemas preditivos de análise do valor do cliente. Oriente a infraestrutura de modelagem em nuvem, os fluxos de trabalho assistidos por IA e as entregas para clientes.

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