Senior Manager, Data Science

Senior Manager, Data Science

Что вы будете делать

• Руководить выполнением высокоэффективной работы по науке о данных в области продуктовой науки о данных и честной игры. Создавать и разрабатывать новые алгоритмы, модели и функции на основе данных, которые напрямую формируют игровой опыт в шахматы для наших пользователей, от систем, обеспечивающих целостность игры, до функций, делающих Chess.com более увлекательным и полезным для игроков любого уровня.
• Сотрудничать с компанией по видению продукта и его реализации. Тесно работать с менеджерами по продуктам, инженерами, дизайнерами и писателями, чтобы преобразовывать новые статистики и алгоритмы в решения, которые будут использоваться в наших функциях нового поколения.
• Разрабатывать и внедрять творческие эвристики, алгоритмы и модели, которые позволяют масштабно выявлять мошенничество, используя весь спектр вашего инструментария для статистики и науки о данных. Повышать качество и сложность наших подходов с течением времени.
• Управлять небольшой командой специалистов по науке о данных. Превращать стратегию в четкие командные цели и результаты, а не просто выполнять указания руководства. Устанавливать планку качества своей работой и давать обратную связь, которая вдохновляет товарищей по команде на отличную работу, а не просто на исправление текущих проблем. Помогать специалистам по науке о данных расти в ученых, которые со временем смогут работать с большей скоростью и независимостью.
• Общаться рано и часто. В полностью удаленной культуре проактивное общение — это то, как на самом деле выполняется работа. Выявлять блокирующие моменты до того, как они станут проблемами, информировать заинтересованные стороны без напоминаний и убеждаться, что ваша команда никогда не остается в неведении относительно хода дел.

Требуемые навыки

• Более 5 лет опыта в области науки о данных, с подтвержденным опытом разработки алгоритмов и моделей, внесения вклада в реализованные функции и получения реальной ценности для пользователей.
• Отличные навыки работы с Python и SQL; опыт создания и работы в конвейерах данных с использованием BigQuery и GCP или аналогичных облачных баз данных и хранилищ в больших масштабах.
• Комфортное использование агентских рабочих процессов и инструментов (Cursor, Claude Code или аналогичных) для ускорения разработки идей и выполнения исследований.
• Прочные основы машинного обучения с достаточной глубиной для значимого вклада в модели всего стека шахматных данных, включая обнаружение аномалий для честной игры и функции, поддерживающие обучение и понимание шахмат на различных рейтинговых уровнях.