Старший менеджер, Data Science

Hims & Hers — це провідна платформа для здоров’я та здоров’я, яка прагне допомогти світу почуватися чудово завдяки зміцненню здоров’я. Ми переосмислюємо охорону здоров’я, ставлячи клієнта на перше місце та забезпечуючи доступ до медичної допомоги, яка є прийнятною, доступною та індивідуальною, від діагностики до лікування та доставки. Немає двох однакових людей, тому ми надаємо доступ до персоналізованого догляду, розробленого для досягнення результату. Нормалізуючи проблеми здоров’я та здоров’я та впроваджуючи інновації в їх вирішення, ми полегшуємо досягнення кращих результатів для здоров’я.

Hims & Hers є публічною компанією, що торгується на NYSE під тикером «HIMS». Щоб дізнатися більше про бренд і пропозиції, ви можете відвідати hims.com/about і hims.com/how-it-works. Щоб отримати інформацію про видатні переваги компанії, культуру та її гнучку/дистанційну роботу, орієнтовану на таланти, перегляньте нижче та відвідайте www.hims.com/careers-professionals.

Про роль:
Як старший менеджер Data Science, який очолює нашу команду у Великій Британії, ви станете одним із перших членів підрозділу Hims & Hers у галузі обробки даних у Великій Британії, і ви приєднаєтеся до нашої команди разом із новим технологічним центром компанії. Ви допоможете сформувати роботу та розвиток британської команди з цієї ранньої стадії, не маючи довгострокової структури, яку можна успадкувати.
Ви в рівній мірі є технічним керівником і керівником персоналу: ви встановлюєте дорожню карту для того, що будує ваша команда у Великобританії та в якому порядку, розблокуєте технічні рішення, коли шлях вперед незрозумілий, і самі розвиваєте свої звіти для сильніших технічних лідерів.
Ви підпорядковуватиметеся директору відділу обробки даних (у США) і працюватимете як одна команда з нашими дослідниками даних у США, а не як окремий супутник. Це означає справжню повсякденну співпрацю через Атлантику: спільні стандарти, спільна дорожня карта та достатній перетин робочого часу, щоб об’єднати зусилля для вирішення складних проблем. Ви тісно співпрацюватимете з директором, щоб з’ясувати, як найкраще розподілити команду між двома країнами, від того, як розподіляється робота, до структури команди, щоб вона забезпечувала найбільший вплив на бізнес, а не просто повторювала структуру США за кордоном. Ви співпрацюватимете безпосередньо з керівництвом відділу фінансів, маркетингу та операцій, щоб перекласти бізнес-пріоритети в командну дорожню карту, а потім переконатися, що ця дорожня карта дійсно постачається.

Ви:

• Допоможіть створити британську команду: як один із перших членів британської команди, допоможіть сформувати робочі норми, технічну культуру та досвід роботи для науковців із даних, які приєднаються після вас.

• Керуйте як єдиною розподіленою командою: керуйте командою Великобританії як єдиною функцією з організацією з вивчення даних у США, а не окремою групою, зберігаючи узгодженість стандартів, контексту та пріоритетів у часових поясах.

• Сформуйте дорожню карту: співпрацюйте з директором Data Science і командою США, щоб визначити пріоритети конкуруючих запитів із маркетингу, операцій, продуктів і фінансів у спільну дорожню карту, а також допомогти знайти компроміс щодо того, що і коли створює команда Великобританії.

• Тримайте технічну увагу: переглядайте проекти та код на такому рівні глибини, який дозволить вам завчасно виявити неправильні технічні рішення, навіть якщо ви не є тим, хто пише робочий код щодня.

• Розблокуйте неоднозначність: вирішуйте проблеми з найбільшою неоднозначністю на плані команди, коли вашій команді потрібен другий набір рук або вирішальний технічний виклик.

• Встановіть технічну планку: встановіть і запровадьте стандарти (перегляд коду, документація, моніторинг моделі, суворість експериментів), на основі яких будує ваша команда, відповідно до команди США та в партнерстві з IC на рівні персоналу.

• Власне постачання: беріть на себе відповідальність за те, чи реалізовані індивідуальні збірки вашої команди справді постачаються, надійно працюють у виробництві та чи забезпечують бізнес-результати, для яких вони були створені.

Ви маєте:

• 8+ років досвіду в Data Science або ML Engineering, включаючи 2+ роки безпосереднього керування науковцями з обробки даних або інженерами ML.

• Досвід команди на ранній стадії: досвід приєднання або допомоги у формуванні абсолютно нової команди, офісу чи регіону з раннього етапу, а не лише роботи в рамках усталеної структури.

• Розподілена/міжнародна співпраця: досвід роботи або керівництва командою, розділеною на різні країни або значні часові пояси, комфортні витрати на спілкування та асинхронні робочі процеси, які потрібні.

• Перевірене лідерство в роботі з персоналом: послужний список розвитку та утримання талантів у сфері науки про дані, включаючи калібрування продуктивності та управління протягом періодів зростання команди.

• Технічна достовірність: достатньо сильні знання Python, SQL і прикладного машинного навчання (регресія/класифікація, часові ряди, причинно-наслідкові методи), щоб переглядати технічні рішення вашої команди та розблокувати їх, навіть без щоденного написання робочого коду.

• Пріоритезація за умов обмежень: продемонстрована здатність допомагати впорядковувати дорожню карту між конкуруючими вимогами зацікавлених сторін з обмеженою чисельністю персоналу, а також надавати чіткі, добре обґрунтовані аргументи для компромісів, навіть якщо останній вибір спільний з іншими.

• Керівний зв’язок: зручний переклад технічної роботи в розповідь для вищого керівництва та нетехнічних зацікавлених сторін, а також обговорення обсягу та термінів безпосередньо з ними.

• Інженерна вимогливість: знання виробничих систем ML (хмарні середовища, CI/CD, ML Ops), достатні для підтримки вашої команди справжньої виробничої планки, а не просто роботи з якістю ноутбука.

• Освіта: ступінь бакалавра, магістра або доктора філософії в кількісній галузі (статистика, математика, економіка, фізика, дослідження операцій тощо) або еквівалентний досвід. Ми зважуємо практичний досвід емпіричних досліджень, наприклад дисертацію або лабораторну програму, щодо конкретної галузі дослідження.

Бажані кваліфікації:

• Співпраця США/Великого Британії, зокрема: прямий досвід роботи в розділеній команді США/Великобританії (або схожій трансатлантичній), в ідеалі в компанії, яка все ще встановлює свою присутність в одному з цих регіонів.

• Advanced Business ML (досвід керівництва або перегляду роботи в 1-2 із наведених нижче):…

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