Руководитель отдела обработки данных

Elliptic является лидером в области принятия решений по цифровым активам. Мы создали наиболее комплексную платформу для эффективного извлечения криптоданных и аналитических данных через блокчейны с максимальной точностью.
Непревзойденное время безотказной работы, масштабируемость, глубина и широта наших данных и аналитики нашей платформы означают, что требовательные организации выбирают Elliptic для обеспечения соответствия требованиям, управления рисками, аналитических операций и потребностей в инфраструктуре блокчейна.
Компания Elliptic, основанная в 2013 году, имеет штаб-квартиру в Лондоне и офисы в Нью-Йорке, Вашингтоне, ОАЭ, Сингапуре и Токио. Чтобы узнать больше, посетите www.elliptic.co и подпишитесь на нас в LinkedIn и X.

Хотите ли вы возглавить команду специалистов по обработке и анализу данных над проблемой, которую отрасль еще не решила, и при этом писать код самостоятельно? Вы заинтересованы в создании базы данных о том, как работает соблюдение требований, когда клиент является автономным агентом, а не человеком? Вы ищете компанию, основанную на ценностях, где небольшой команде доверяют вопрос, который будет иметь коммерческое значение через месяцы, а не годы?

Эффект, который вы окажете:
Вы будете руководить наукой о данных в аналитической команде Elliptic, а также заниматься сбором разведывательной информации, исследованиями и расследованиями, а также профессиональными услугами. Это сознательно роль игрока-тренера с перспективой расширения команды. Сначала вы возглавите небольшую команду специалистов по данным, и ожидается, что вы будете контролировать направление, производительность и рост команды. Вам будут принадлежать доказательства моделей, которые строит ваша команда, и вы будете представлять их на форуме Elliptic по управлению модельными рисками. Это не налог на соблюдение требований, взимаемый с технической работы: это причина, по которой учреждения доверяют нашим результатам.
Причина, по которой мы нанимаем ведущих специалистов по данным, заключается в том, что небольшой команде, работающей над нерешенной проблемой, нужен кто-то, кто глубоко разбирается в предметной области, а не какой-то уровень управления над ней. Вы будете определять, над чем будет работать эта команда, нанимать в нее следующих людей и быть человеком, чьему техническому мнению команда доверяет, потому что вы можете выполнить работу самостоятельно.

Что вы будете делать:

• Руководить и развивать команду. Ставьте цели вместе со своими специалистами по данным в контексте стратегии компании, контролируйте их производительность и развитие и будьте менеджером, который ведет трудный разговор, а не откладывает его. Выравнивайте команду по карьерной лестнице Elliptic Intelligence и прокладывайте реальные пути развития.

• Наймите следующих специалистов по данным. Управляйте процессом найма на всех этапах, получая поддержку: уровни, должностные инструкции, план найма, панель и панель собеседований, а также решение о найме. Увеличение команды до семи-девяти человек с течением времени зависит от того, насколько вы сделаете это правильно на раннем этапе.

• Создайте коллекцию для обеспечения соответствия требованиям в будущем. Возьмите это из директивы в спецификацию и доставляемые данные: определите, как выглядит товар, определите последовательность работы, установите планку качества и будьте честны в отношении того, что набор данных поддерживает, а что нет.

• Собственное управление моделями вашей команды. Поддерживайте актуальный и правильно распределенный по уровням инвентарь моделей, обеспечивайте наличие доказательств проверки и тестирования на уровне стандарта, требуемого каждым уровнем, отслеживайте отклонения и реагируйте на нарушения пороговых значений, а также отправляйте на рассмотрение существенные изменения и производственные развертывания с прикрепленными артефактами тестирования. Самостоятельно устранять проблемы, возникшие в отношении ваших моделей, в согласованные сроки.

• Руководить работой Elliptic по обработке и анализу данных. Сформулируйте вопрос исследования, проведите первые эксперименты и сформируйте обоснованное представление о том, что Elliptic должен уметь делать и когда. Донесите эту точку зрения до руководства разведки, главного научного сотрудника и продукта как рекомендацию, а не как открытый вопрос.

• Будьте технически подкованы. Пишите код, просматривайте работу своей команды на уровне метода, а не результатов, и вызывайте методы самостоятельно, когда это важно.

• Придерживаться существующих обязательств команды. Текущая работа команды над кластеризацией, атрибуцией, эвристикой и маркировкой продолжает служить платформе. Вы владеете его надежностью и его компромиссами и сами решаете, на чем остановиться.

• Работайте над функциями. Сотрудничайте с отделами сбора разведывательной информации, сбора информации, исследований и расследований, главным научным сотрудником отдела продуктов и разработки, чтобы работа по обработке данных выполнялась как возможности платформы, а не как анализ, который никто не использует.

• Установите стандарты работы ИИ для команды. Решите, как ваша команда использует ИИ в своем инженерном и исследовательском рабочем процессе, что и как необходимо проверять, и требуйте этого от команды.

Чего вы достигнете за первые 6 месяцев:

• План сбора данных в масштабе, который поддерживает реальную модель или эвристическую работу, с документированным способом его поддержки.

• Согласованная эллиптическая позиция по развитию систем соответствия, приуроченная к ожидаемому отраслевому спросу, при этом первые работы по созданию возможностей либо уже ведутся, либо намеренно откладываются по указанным причинам.

• Принят как минимум один сотрудник в области науки о данных, и существующий уровень карьерного роста соответствует имеющимся планам развития.

• Модель управления с хорошей репутацией для всего, что принадлежит вашей команде: актуальный и правильно распределенный по уровням инвентарь, отсутствие просроченных проверок на самых высоких уровнях, мониторинг с пороговыми значениями принятия мер и отсутствие открытых проблем после крайнего срока их устранения.

• Цели науки о данных для разведки согласованы и выполнены, а другие функции могут указать, чего они могут ожидать от команды и когда.

• Видимое улучшение надежности или производительности основных результатов команды, связанное с внесенными вами изменениями.

• Неизменная техническая надежность: команда серьезно относится к вашим суждениям о методах, потому что вы можете выполнить работу.

Вам здесь отлично подойдет, если вы:

• Хотите возглавить команду, не оставляя техническую работу, и можете честно сказать, где вы проводите эту черту.

• Комфортно нести ответственность за вопрос, на который еще никто не ответил, в том числе за то, что вы говорите то, чего вы не знаете.…

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