Senior Manager, Data Science

Hims & Hers ist die führende Gesundheits- und Wellnessplattform mit der Mission, der Welt durch die Kraft besserer Gesundheit zu einem großartigen Wohlbefinden zu verhelfen. Wir definieren die Gesundheitsversorgung neu, indem wir den Kunden in den Mittelpunkt stellen und einen Zugang zu einer Gesundheitsversorgung ermöglichen, die erschwinglich, zugänglich und persönlich ist, von der Diagnose über die Behandlung bis hin zur Entbindung. Keine zwei Menschen sind gleich, deshalb bieten wir Zugang zu einer personalisierten, auf Ergebnisse ausgerichteten Pflege. Indem wir die Herausforderungen im Gesundheits- und Wellnessbereich normalisieren und innovative Lösungen entwickeln, machen wir es einfacher, bessere Gesundheitsergebnisse zu erzielen.

Hims & Hers ist ein börsennotiertes Unternehmen, das an der NYSE unter dem Tickersymbol „HIMS“ gehandelt wird. Um mehr über die Marke und die Angebote zu erfahren, besuchen Sie hims.com/about und hims.com/how-it-works. Informationen zu den herausragenden Vorteilen, der Kultur und dem talentorientierten flexiblen/Remote-Arbeitsansatz des Unternehmens finden Sie unten und unter www.hims.com/careers-professionals.

Über die Rolle:
Als Senior Manager, Data Science, der unser britisches Team leitet, werden Sie eines der ersten Mitglieder der Data-Science-Funktion von Hims & Hers in Großbritannien sein und sich dem Team an der Seite des neuen Technologiezentrums des Unternehmens dort anschließen. Sie werden von diesem frühen Stadium an mitgestalten, wie das britische Team arbeitet und wächst, ohne eine seit langem etablierte Struktur zu übernehmen.
Sie sind zu gleichen Teilen technischer Leiter und Personalleiter: Sie legen den Fahrplan dafür fest, was Ihr britisches Team aufbaut und in welcher Reihenfolge, entsperren technische Entscheidungen, wenn der weitere Weg unklar ist, und entwickeln Ihre Berichte selbst zu stärkeren technischen Leitern.
Sie berichten an den Director of Data Science (mit Sitz in den USA) und arbeiten als ein Team mit unseren in den USA ansässigen Datenwissenschaftlern, nicht als separater Satellit. Das bedeutet echte tägliche Zusammenarbeit über den Atlantik hinweg: gemeinsame Standards, eine gemeinsame Roadmap und genügend Überschneidungen bei den Arbeitszeiten, um bei schwierigen Problemen zusammenzuarbeiten. Sie werden eng mit dem Direktor zusammenarbeiten, um herauszufinden, wie Sie ein über zwei Länder verteiltes Team am besten organisieren können, von der Arbeitsaufteilung bis hin zur Strukturierung des Teams, damit es den größtmöglichen Einfluss auf das Unternehmen hat und nicht nur eine US-Struktur im Ausland nachbildet. Sie arbeiten direkt mit der Finanz-, Marketing- und Betriebsleitung zusammen, um Geschäftsprioritäten in eine Team-Roadmap zu übersetzen und dann sicherzustellen, dass diese Roadmap tatsächlich umgesetzt wird.

Sie werden:

• Helfen Sie beim Aufbau des britischen Teams: Als eines der ersten Mitglieder des britischen Teams helfen Sie dabei, die Arbeitsnormen, die technische Kultur und das Onboarding-Erlebnis für die Datenwissenschaftler zu gestalten, die nach Ihnen hinzukommen.

• Führung als ein verteiltes Team: Betreiben Sie das britische Team als eine einzige Funktion mit der in den USA ansässigen Data-Science-Organisation, nicht als separates Silo, und sorgen Sie dafür, dass Standards, Kontext und Prioritäten über die Zeitzonenlücke hinweg konsistent bleiben.

• Gestalten Sie die Roadmap: Arbeiten Sie mit dem Director of Data Science und dem US-Team zusammen, um konkurrierende Anfragen aus den Bereichen Marketing, Operations, Produkt und Finanzen in einer gemeinsamen Roadmap zu priorisieren und dabei zu helfen, Kompromisse darüber einzugehen, was das britische Team wann erstellt.

• Bleiben Sie technisch auf dem Laufenden: Überprüfen Sie Designs und Code so gründlich, dass Sie frühzeitig schlechte technische Entscheidungen erkennen können, auch wenn Sie nicht derjenige sind, der täglich Produktionscode schreibt.

• Blockieren Sie Mehrdeutigkeiten: Gehen Sie die Probleme mit der höchsten Mehrdeutigkeit auf der Roadmap des Teams an, wenn Ihr Team einen zweiten Satz Hände oder einen entscheidenden technischen Anruf benötigt.

• Legen Sie die technische Messlatte fest: Legen Sie die Standards (Codeüberprüfung, Dokumentation, Modellüberwachung, Experimentiergenauigkeit) fest, nach denen Ihr Team aufbaut, und setzen Sie diese durch, im Einklang mit dem US-Team und in Zusammenarbeit mit ICs auf Mitarbeiterebene.

• Eigene Lieferung: Übernehmen Sie die Verantwortung dafür, ob die 0-zu-1-Builds Ihres Teams tatsächlich ausgeliefert werden, in der Produktion zuverlässig funktionieren und das Geschäftsergebnis liefern, für das sie entwickelt wurden.

Sie haben:

• Mehr als 8 Jahre Erfahrung in Data Science oder ML Engineering, darunter mehr als 2 Jahre direkte Leitung von Datenwissenschaftlern oder ML-Ingenieuren.

• Frühphasen-Teamerfahrung: Erfolgreiche Erfahrung beim Beitritt zu einem brandneuen Team, Büro oder einer neuen Region oder deren Mitgestaltung in einem frühen Stadium, anstatt nur innerhalb einer etablierten Struktur zu arbeiten.

• Verteilte/internationale Zusammenarbeit: Erfahrung in der Arbeit oder Leitung eines Teams, das über Länder oder wichtige Zeitzonen verteilt ist und mit dem erforderlichen Kommunikationsaufwand und den erforderlichen asynchronen Arbeitsabläufen vertraut ist.

• Bewährte Personalführung: Erfolgsbilanz bei der Entwicklung und Bindung von Talenten im Bereich Datenwissenschaft, einschließlich Leistungskalibrierung und Management in Phasen des Teamwachstums.

• Technische Glaubwürdigkeit: Stark genug in Python, SQL und angewandtem ML (Regression/Klassifizierung, Zeitreihen, kausale Methoden), um die technischen Entscheidungen Ihres Teams zu überprüfen und Blockaden zu beseitigen, auch ohne täglich Produktionscode schreiben zu müssen.

• Priorisierung unter Einschränkungen: Nachgewiesene Fähigkeit, mit begrenzter Personalzahl bei der Ausarbeitung einer Roadmap über konkurrierende Stakeholder-Anforderungen hinweg zu helfen und klare, gut begründete Argumente für Kompromisse vorzubringen, selbst wenn die letzte Entscheidung mit anderen geteilt wird.

• Executive Communication: Sie können technische Arbeit problemlos in eine Erzählung für Führungskräfte und nicht-technische Stakeholder übersetzen und Umfang und Zeitplan direkt mit ihnen aushandeln.

• Technische Genauigkeit: Ausreichende Vertrautheit mit Produktions-ML-Systemen (Cloud-Umgebungen, CI/CD, ML Ops), um Ihr Team an eine echte Produktionsgrenze zu bringen, nicht nur an Arbeit in Notebook-Qualität.

• Ausbildung: BS, MS oder PhD in einem quantitativen Bereich (Statistik, Mathematik, Wirtschaftswissenschaften, Physik, Operations Research usw.) oder gleichwertige Erfahrung. Wir wägen praktische empirische Forschungserfahrung, wie zum Beispiel eine Abschlussarbeit oder ein laborbasiertes Programm, über den spezifischen Studienbereich ab.

Bevorzugte Qualifikationen:

• Zusammenarbeit zwischen den USA und Großbritannien, insbesondere: Direkte Erfahrung in der Arbeit in einem aufgeteilten Team zwischen den USA und Großbritannien (oder einem ähnlichen transatlantischen Team), idealerweise innerhalb eines Unternehmens, das seine Präsenz in einer dieser Regionen noch aufbaut.

• Advanced Business ML (Erfahrung in der Leitung oder Überprüfung von Arbeiten in 1-2 der folgenden Bereiche):…

Quelle: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.co.uk/jobs/companies/hims-and-hers/remote-sr-manager-data-science-295537)