Kıdemli Yönetici, Veri Bilimi

Hims & Hers, daha iyi sağlığın gücüyle dünyanın harika hissetmesine yardımcı olma misyonuyla önde gelen sağlık ve sağlıklı yaşam platformudur. Müşteriyi ilk sıraya koyarak ve teşhisten tedaviye ve teslimata kadar uygun fiyatlı, erişilebilir ve kişisel bakıma erişim sağlayarak sağlık hizmetini yeniden tanımlıyoruz. Hiçbir kişi birbirinin aynısı değildir, bu nedenle sonuç almak için tasarlanmış kişiselleştirilmiş bakıma erişim sağlıyoruz. Sağlık ve sağlıklı yaşam zorluklarını normalleştirerek ve çözümlerinde yenilikler yaparak, daha iyi sağlık sonuçlarına ulaşmayı kolaylaştırıyoruz.

Hims & Hers, NYSE'de "HIMS" sembolü altında işlem gören halka açık bir şirkettir. Marka ve teklifler hakkında daha fazla bilgi edinmek için hims.com/about ve hims.com/how-it-works adreslerini ziyaret edebilirsiniz. Şirketin olağanüstü avantajları, kültürü ve önce yetenek odaklı esnek/uzaktan çalışma yaklaşımı hakkında bilgi edinmek için aşağıya bakın ve www.hims.com/careers-professionals adresini ziyaret edin.

Rol Hakkında:
Birleşik Krallık ekibimize liderlik eden Veri Bilimi Kıdemli Müdürü olarak, Hims & Hers'in Birleşik Krallık'taki veri bilimi fonksiyonunun ilk üyelerinden biri olacak ve şirketin oradaki yeni teknoloji merkezinin yanında ekibe ayak uydururken siz de katılacaksınız. Bu erken aşamadan itibaren, devralınacak köklü bir yapı olmadan, Birleşik Krallık ekibinin çalışma ve büyüme şeklinin şekillenmesine yardımcı olacaksınız.
Eşit derecede teknik lider ve insan liderisiniz: Birleşik Krallık ekibinizin neyi ve hangi sırayla oluşturacağına ilişkin yol haritasını siz belirlersiniz, ileriye giden yol belirsiz olduğunda teknik kararların önündeki engelleri kaldırırsınız ve raporlarınızı daha güçlü teknik liderler haline getirirsiniz.
Veri Bilimi Direktörüne (ABD merkezli) rapor verecek ve ayrı bir uydu olarak değil, ABD merkezli veri bilimcilerimizle tek bir ekip olarak çalışacaksınız. Bu, Atlantik genelinde gerçek anlamda günlük işbirliği anlamına gelir: ortak standartlar, ortak bir yol haritası ve zorlu sorunları çözmek için çalışma saatlerinde yeterli örtüşme. İki ülkeye bölünmüş bir ekibin en iyi nasıl organize edileceğini, işin nasıl bölündüğünden ekibin nasıl yapılandırıldığına kadar en iyi şekilde nasıl organize edileceğini bulmak için Direktör ile yakın işbirliği içinde çalışacaksınız, böylece ABD'nin yurtdışındaki yapısını kopyalamak yerine iş üzerinde en fazla etkiyi yaratacaksınız. İş önceliklerini bir ekip yol haritasına dönüştürmek için doğrudan Finans, Pazarlama ve Operasyon liderleriyle ortaklık kuracaksınız ve ardından yol haritasının gerçekten yayınlandığından emin olacaksınız.

Yapacaklarınız:

• Birleşik Krallık Ekibinin Kurulmasına Yardımcı Olun: Birleşik Krallık ekibinin ilk üyelerinden biri olarak, sizden sonra katılan veri bilimcilerin çalışma normlarını, teknik kültürünü ve işe alım deneyimlerini şekillendirmeye yardımcı olun.

• Tek Bir Dağıtılmış Ekip Olarak Liderlik Edin: Birleşik Krallık ekibini, zaman dilimi farkı boyunca standartları, bağlamı ve öncelikleri tutarlı tutarak, ayrı bir silo olarak değil, ABD merkezli veri bilimi organizasyonuyla tek bir işlev olarak işletin.

• Yol Haritasını Şekillendirin: Pazarlama, Operasyon, Ürün ve Finans'tan gelen rakip talepleri ortak bir yol haritasında önceliklendirmek ve Birleşik Krallık ekibinin neyi ne zaman oluşturacağı konusunda ödünleşim çağrılarının yapılmasına yardımcı olmak için Veri Bilimi Direktörü ve ABD ekibiyle ortak olun.

• Teknik Açıdan Yakın Kalın: Her gün üretim kodu yazan kişi siz olmasanız bile, kötü teknik kararları erkenden yakalamanıza olanak tanıyan bir derinlik düzeyinde tasarımları ve kodları inceleyin.

• Belirsizliğin Engelini Kaldırın: Takımınızın ikinci bir ele veya eşitliği bozan bir teknik görüşmeye ihtiyacı olduğunda, takımın yol haritasındaki en yüksek belirsizlik içeren sorunlara adım atın.

• Teknik Çıtayı Belirleyin: Ekibinizin oluşturduğu standartları (kod incelemesi, dokümantasyon, model izleme, deney titizliği) ABD ekibiyle tutarlı ve Personel düzeyindeki IC'lerle ortaklaşa oluşturun ve uygulayın.

• Kendi Teslimatı: Ekibinizin 0'dan 1'e kadar yapılarının gerçekten gönderilip gönderilmediğine, üretimde güvenilir bir şekilde çalışıp çalışmadığına ve oluşturuldukları iş sonuçlarını sağlayıp sağlamadığına ilişkin sorumluluğu üstlenin.

Sahip olduğunuz:

• Veri Bilimi veya Makine Öğrenimi Mühendisliği alanında, veri bilimcilerini veya makine öğrenimi mühendislerini doğrudan yöneten 2 yılı aşkın süre dahil olmak üzere, 8 yıldan fazla deneyim.

• Erken Aşama Ekip Deneyimi: Yalnızca yerleşik bir yapı içinde çalışmak yerine, erken bir aşamadan itibaren yepyeni bir ekibe, ofise veya bölgeye katılma veya bunların şekillenmesine yardımcı olma geçmişi.

• Dağıtılmış/Uluslararası İşbirliği: Ülkelere veya önemli zaman dilimlerine bölünmüş bir ekip üzerinde çalışmayı veya liderlik etmeyi deneyimleyin, iletişim yükü ve gereken eşzamansız iş akışları konusunda rahat olun.

• Kanıtlanmış İnsan Liderliği: Performansın kalibre edilmesi ve ekibin büyüme dönemleri boyunca yönetilmesi de dahil olmak üzere, veri bilimi yeteneklerinin geliştirilmesi ve elde tutulmasına ilişkin kayıtlar.

• Teknik Güvenilirlik: Python, SQL ve uygulamalı ML'de (regresyon/sınıflandırma, zaman serisi, nedensel yöntemler) ekibinizin teknik kararlarını gözden geçirecek ve günlük üretim kodu yazmanıza gerek kalmadan bunların engelini kaldıracak kadar güçlü.

• Kısıtlama Altında Önceliklendirme: Sınırlı çalışan sayısıyla rakip paydaş talepleri doğrultusunda bir yol haritasının sıralanmasına yardımcı olma ve son çağrı başkalarıyla paylaşıldığında bile ödünleşimler için açık, iyi gerekçelendirilmiş bir durum ortaya koyma konusunda kanıtlanmış yetenek.

• Yönetici İletişimi: Teknik çalışmayı üst düzey liderlik ve teknik olmayan paydaşlar için rahatlıkla bir anlatıya dönüştürme ve onlarla kapsam ve zaman çizelgesini doğrudan müzakere etme.

• Mühendislik Titizliği: Yalnızca dizüstü bilgisayar kalitesinde çalışma değil, ekibinizi gerçek bir üretim çıtasında tutmaya yetecek üretim ML sistemlerine (bulut ortamları, CI/CD, ML Ops) aşinalık.

• Eğitim: Niceliksel bir alanda (İstatistik, Matematik, Ekonomi, Fizik, Yöneylem Araştırması, vb.) Lisans, Yüksek Lisans veya Doktora veya eşdeğer deneyim. Belirli bir çalışma alanı üzerinde tez veya laboratuvar tabanlı program gibi uygulamalı ampirik araştırma deneyimini değerlendiriyoruz.

Tercih Edilen Nitelikler:

• ABD/İngiltere İşbirliği, Özellikle: ABD/İngiltere (veya benzer bir transatlantik) bölünmüş ekibinde, ideal olarak halen bu bölgelerden birinde varlığını sürdüren bir şirkette çalışma konusunda doğrudan deneyim.

• Gelişmiş İş Öğrenimi (aşağıdakilerden 1-2'sinde iş liderliği veya inceleme deneyimi):…

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