Wheely

Младший специалист по анализу данных - исследование операций

Коротко

Младший дата-сайентист в команду ценообразования или сопоставления сервиса премиального транспорта Wheely, работа над динамическим ценообразованием и двудольным сопоставлением от исследования до внедрения в продакшн. Требуется степень магистра/PhD в исследовании операций, математике или смежной области с акцентом на оптимизацию, знания математической оптимизации, теории вероятностей, обучения с подкреплением и Python. Офис в Западном Лондоне, 4 дня в неделю плюс один удалённый день.

О компании Wheely
Wheely переопределяет премиальный транспорт в крупных городах Европы, США и Ближнего Востока. Мы объединяем передовые технологии с искусством пятизвездочного обслуживания, чтобы предоставить опыт, которому доверяют более 100 000 активных пользователей и 1 200 корпоративных клиентов.
Мы прибыльный, быстрорастущий стартап с привлечёнными инвестициями в размере 43 миллионов долларов и ежегодным доходом свыше 100 миллионов долларов. Недавно запустившись в Нью-Йорке, мы быстро расширяемся по США и региону EMEA.
О вакансии
Мы нанимаем младших дата-сайентистов с опытом в области исследований операций. Вы будете отвечать за весь процесс: от идеи и исследований до внедрения в производство.
Вы присоединитесь либо к нашей команде ценообразования, либо к команде сопоставления, работая вместе с другими дата-сайентистами и инженерами над сложными задачами с высоким воздействием, такими как динамическое ценообразование и двудольное сопоставление.
Обязанности
•Сотрудничать с инженерами, дата-сайентистами, дизайнерами и менеджерами продуктов для решения неоднозначных задач
•Исследовать, создавать прототипы и внедрять модели машинного обучения и оптимизации в производство
•Постоянно улучшать существующие алгоритмы и выявлять возможности для создания новых
Требования
•Степень магистра или доктора философии в области исследований операций, математики, науки об управлении или смежной области с акцентом на оптимизацию
•Прочные знания в области математической оптимизации или математического программирования
•Хорошие знания теории вероятностей и статистики
•Хорошие знания обучения с подкреплением и причинно-следственного вывода
•Отличные навыки программирования на Python и основных инструментах машинного обучения (например, SQL, PyTorch и др.)
Желательно
•Опыт работы с динамическим ценообразованием, проектированием аукционов или задачами сопоставления на маркетплейсах
•Публикации в журналах Q1/A*, участие в конференциях NeurIPS и других
Что мы предлагаем
•Работа в офисе в Западном Лондоне четыре дня в неделю с гибким началом и окончанием рабочего дня, плюс один удалённый день по вашему выбору
•Зарплата: £50,000 – £70,000
•План опционов на акции для сотрудников
•Частная медицинская и стоматологическая страховка
•Страхование жизни и от критических заболеваний
•Ноутбук MacBook Pro последнего поколения и 4K монитор
•Ежемесячный кредит на поездки с Wheely
•Программа Cycle to Work (поощрение использования велосипеда для поездок на работу)
•Стипендия на профессиональное развитие

Хватит откликаться.
Получите рекомендацию.

$10 стартовых кредитов

Всего 60 секунд, полностью на автопилоте — AI-агенты Eraldt читают ваше резюме, определяют подходящие роли, находят живые вакансии и людей, которые могут вас порекомендовать, пишут им личные письма и добиваются рекомендации.

Это не отклик на вакансию: резюме не уходит в компанию, а рекомендацию именно по этой роли мы не обещаем.

Посмотрите, кто ещё получает интервью на автопилоте