Head of Engineering, Data Science

Stelle nicht auf LinkedIn

🕒 vor 10 Tagen

🇺🇸 Vereinigte Staaten – Remote

⏰ Vollzeit

🔴 Experte

👮‍♀️ Leiter Softwareentwicklung

🦅 H1B-Visum-Sponsor

Dieses Unternehmen hat in der Vergangenheit H1B-Visa gesponsert.

👻 Geisterscore 14%

Was es bedeutet: die Wahrscheinlichkeit, dass für diese Stelle niemand wirklich einstellt.So liest du es: 60 % oder höher heißt, wir halten das für einen Geisterjob. Niedrigere Werte sind weniger bedenklich.Wie wir werten: Dauer offen, Neuveröffentlichungen, offene Stellen vs Teamgröße, wie schnell Stellen geschlossen werden, und ob ein Gehalt angegeben ist.Hinweis: eine Schätzung aus öffentlichen Daten, kein Urteil über das Unternehmen. Echte Stellen können hoch punkten, nutze es also als Hinweis, nicht als Fakt.

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Theta

WebsiteLinkedInAlle Stellen

11 - 50 Mitarbeiter

Gegründet 2018

💼 Beratung

📣 Marketing

💸 Finanzen

Consulting • Marketing • Finance

Theta ist auf prädiktive Kundenanalysen und Unternehmensbewertung spezialisiert. Das Unternehmen bietet innovative Lösungen, um Kundenverhalten mithilfe seines fortschrittlichen Customer-Lifetime-Value-Modells (CLV) CLV Ultra zu verstehen und vorherzusagen. Die Lösungen richten sich sowohl an Investmentgesellschaften als auch an Unternehmen. Theta unterstützt seine Kunden dabei, ihre Marketingstrategien zu optimieren, die Kundenbindung zu verbessern und fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen – mit tiefgehenden Einblicken in die Unit Economics von Kunden sowie in Methoden der Unternehmensbewertung.

Beschreibung

• Own Theta’s engineering function and lead its data science team • Set technical direction and help the team resolve difficult delivery problems • Work with clients’ technical teams • Architect reliable execution of thousands of models on cloud infrastructure • Work with client engineering teams to package and deploy models in their own environments • Make the pipeline from raw client files to validated model outputs reliable and reusable • Develop AI-assisted workflows for data preparation and modeling • Set standards for testing, validation, and reliable deployment • Review the team’s code and designs • Decide what to build, automate, or outsource while ensuring maintainability • Help data scientists resolve difficult client delivery problems and contribute directly when engagements overlap

🎯 Anforderungen

• Deep engineering skills and judgment across engineering, data science, and infrastructure • Experience building and operating production data or ML systems end to end at scale on cloud infrastructure • Experience with GCP preferred; AWS, Azure, Databricks, or Snowflake also relevant • Experience solving problems across data preparation, model execution, and infrastructure, from messy input files to slow model runs • Ability to critically check data and outputs and identify issues that should stop a run • Willingness to learn and work in an existing R-based production stack • Product engineering mindset, balancing reliability, usability, and delivery needs • Ability to lead a small, experienced data science team through hands-on technical guidance and resolve difficult delivery problems • Comfortable participating in client calls to explain technical methods and trade-offs, discuss data requirements, and understand clients’ technology stacks and infrastructure • Genuine interest in developing AI-assisted workflows, ability to learn unfamiliar tools quickly, and critically evaluate outputs • Preferred: Experience building and evaluating AI-assisted workflows for data preparation and modeling, including LLM or agent-based systems • Preferred: Production R experience, including packaging, dependency management, containers, or C++ integration through Rcpp • Preferred: Statistical modeling, especially familiarity with CLV or BTYD models • Preferred: Experience deploying data or modeling workflows in client-controlled environments, including Databricks, Snowflake, or Spark • Preferred: Infrastructure as code experience, such as Terraform or similar, and CI/CD

📊 Überprüfen Sie Ihre Lebenslauf-Bewertung für diese Stelle

Verbessern Sie Ihre Chancen auf ein Vorstellungsgespräch, indem Sie Ihre Lebenslauf-Bewertung vor der Bewerbung überprüfen.

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