Líder de ciencia de datos

Elliptic es el líder en toma de decisiones sobre activos digitales; hemos creado la plataforma más completa para extraer de manera eficiente datos e inteligencia criptográficos a través de blockchains con la mayor precisión.
El inigualable tiempo de actividad, escalabilidad, profundidad y amplitud de nuestros datos e inteligencia de nuestra plataforma significa que las organizaciones exigentes eligen Elliptic para sus necesidades de cumplimiento, gestión de riesgos, operaciones de inteligencia e infraestructura blockchain.
Fundada en 2013, Elliptic tiene su sede en Londres y oficinas en Nueva York, Washington D.C., Emiratos Árabes Unidos, Singapur y Tokio. Para obtener más información, visita www.elliptic.co y síguenos en LinkedIn y X.

¿Quiere liderar un equipo de ciencia de datos en un problema que la industria aún no ha resuelto y al mismo tiempo escribir código usted mismo? ¿Está entusiasmado con la idea de construir la base de datos sobre cómo funciona el cumplimiento cuando el cliente es un agente autónomo en lugar de una persona? ¿Está buscando una empresa basada en valores en la que se le confíe a un pequeño equipo una pregunta de importancia comercial en meses, no años?

El impacto que tendrás:
Liderarás la ciencia de datos dentro del equipo de Inteligencia de Elliptic, junto con la recopilación de inteligencia, la investigación y los servicios profesionales. Este es deliberadamente un rol de jugador-entrenador con la perspectiva de escalar un equipo. Al principio, liderará un pequeño equipo de científicos de datos y se espera que sea responsable de la dirección, el rendimiento y el crecimiento del equipo. Usted será propietario de la evidencia de los modelos que cree su equipo y los representará en el foro de gobernanza de riesgos de modelos de Elliptic. Este no es un impuesto de cumplimiento incorporado al trabajo técnico: es la razón por la que las instituciones confían en nuestros resultados.
La razón por la que contratamos un líder a medida que agregamos más científicos de datos es que un equipo pequeño que trabaja en un problema sin resolver necesita a alguien que comprenda intrínsecamente el dominio, no un nivel de gestión superior. Establecerás en qué trabaja este equipo, contratarás a las siguientes personas y serás la persona en cuyo juicio técnico confíe el equipo porque puedes hacer el trabajo tú mismo.

Qué harás:

• Liderar y hacer crecer el equipo. Establezca objetivos con sus científicos de datos en el contexto de la estrategia de la empresa, sea dueño de su desempeño y desarrollo y sea el gerente que tenga la conversación difícil en lugar de posponerla. Nivele al equipo con el marco profesional de Inteligencia de Elliptic y cree caminos de desarrollo reales.

• Contratar a los próximos científicos de datos. Sea dueño del proceso de contratación de principio a fin con soporte: niveles, descripciones de trabajo, plan de contratación, panel y barra de entrevistas, y la decisión de contratación. El crecimiento del equipo a siete o nueve personas con el tiempo depende de que lo hagas bien desde el principio.

• Construir la colección para el futuro del cumplimiento. Vaya de una directiva a una especificación para los datos entregados: defina cómo se ve bien, secuencia el trabajo, establezca el estándar de calidad y sea honesto acerca de lo que el conjunto de datos admite y lo que no.

• Gobernanza de modelo propio para los modelos de su equipo. Mantenga el inventario de modelos actualizado y en niveles correctos, asegúrese de que exista evidencia de validación y prueba según el estándar que requiere cada nivel, monitoree la desviación y actúe sobre las violaciones de los umbrales, y envíe cambios de materiales e implementaciones de producción para su revisión con los artefactos de prueba adjuntos. Resuelva los problemas planteados en sus modelos en los plazos acordados.

• Liderar el trabajo de ciencia de datos de Elliptic. Formule la pregunta de investigación, realice los primeros experimentos y forme una visión defendible de lo que Elliptic debe poder hacer y cuándo. Lleve esa visión al liderazgo de Inteligencia, al Científico Jefe y al Producto como una recomendación y no como una pregunta abierta.

• Manténgase técnicamente práctico. Escriba código, revise el trabajo de su equipo a nivel de método en lugar de salida, y realice las llamadas al método usted mismo cuando sean importantes.

• Ser dueño de los compromisos existentes del equipo. El trabajo actual del equipo sobre agrupación, atribución, heurística y etiquetado continúa sirviendo a la plataforma. Usted es dueño de su confiabilidad y sus ventajas y desventajas, y decide qué detener.

• Trabajar entre funciones. Asóciese con Intelligence Collection, Collection Engineering, Research and Investigations, Chief Scientist, Product and Engineering, para que el trabajo de ciencia de datos aterrice como una capacidad de plataforma en lugar de un análisis que nadie utiliza.

• Establecer el estándar de trabajo de IA para el equipo. Decida cómo su equipo utiliza la IA en su flujo de trabajo de ingeniería e investigación, qué se debe verificar y cómo, y haga que el equipo lo cumpla.

Lo que lograrás en los primeros 6 meses:

• El plan de recopilación entregado a una escala que admita el modelo real o el trabajo heurístico, con un camino documentado para mantenerlo.

• Una posición elíptica acordada sobre la evolución de los sistemas de cumplimiento, sincronizada con la demanda esperada de la industria, con el primer trabajo de capacidad en marcha o deliberadamente aplazado por razones expuestas.

• Al menos una contratación de ciencia de datos realizada y la existente nivelada según el marco profesional con planes de desarrollo implementados.

• Modele un gobierno vigente para todo lo que posee su equipo: inventario actualizado y en niveles correctos, sin validaciones atrasadas en los niveles más altos, monitoreo implementado con umbrales sobre los cuales se ha actuado y sin problemas abiertos después de su fecha límite de solución.

• Objetivos de ciencia de datos para Inteligencia acordados y entregados, con otras funciones capaces de indicar qué pueden esperar del equipo y cuándo.

• Una mejora visible en la confiabilidad o el rendimiento del resultado principal del equipo, atribuible a un cambio que usted realizó.

• Credibilidad técnica intacta: el equipo toma en serio sus criterios metodológicos porque usted puede hacer el trabajo.

Serás un gran candidato aquí si:

• Quiere liderar un equipo sin dejar atrás el trabajo técnico y puede decir honestamente dónde traza esa línea.

• Se sienten cómodos siendo responsables de una pregunta que nadie ha respondido todavía, incluso de decir algo que no saben...

Fuente: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.co.uk/jobs/companies/elliptic/data-science-lead-london-united-kingdom-238961)