Data Scientist
Навыки
- AWS
- XGBoost / LightGBM / CatBoost
- Анализ данных
- Дисциплина
- Google Cloud
- LLM
- Machine Learning
Ещё 9
- MLOps
- Python
- PyTorch
- Retention и отток
- Управление рисками
- Scala
- scikit-learn
- Статистика
- Работа в команде
О компании и продукте
- SecurityScorecard: SecurityScorecard является мировым лидером в области рейтингов кибербезопасности, с более чем 12 миллионами компаний, которые постоянно оцениваются, работающих в 64 странах. Основанная в 2013 году экспертами по безопасности и рискам доктором Алексом Ямпольским и Сэмом Кассумехом и финансируемая инвесторами мирового класса, запатентованная технология рейтинга SecurityScorecard используется более чем 25 000 организациями для самоконтроля, управления рисками третьих сторон, отчетности перед советом директоров и страхования киберрисков; делая все организации более устойчивыми, позволяя им легко находить и устранять риски кибербезопасности по всему их цифровому следу.
- Мы ищем талантливого и целеустремленного старшего специалиста по данным (Senior Data Scientist) для присоединения к нашей растущей команде Data Science. В роли старшего специалиста по данным вы будете играть ключевую роль в разработке и внедрении продвинутых аналитических моделей, которые обеспечивают инсайты и улучшают нашу платформу рейтингов кибербезопасности. Вы будете работать над сложными задачами, сотрудничать с межфункциональными командами и вносить прямой вклад в успех наших продуктов.
Задачи
- Создавать, оценивать и внедрять модели машинного обучения для оценки рисков, разведки угроз и оценки рисков поставщиков
- Проводить разведочный анализ данных и выявлять закономерности, тренды и аномалии в больших и сложных наборах данных
- Оценивать и валидировать модели, обеспечивая их точность, надежность и масштабируемость
- Сотрудничать с менеджерами продуктов и инженерами для определения требований к Data Science и интеграции моделей в производственные системы
- Участвовать в обзорах кода, обсуждениях дизайна и лучших практиках Data Science
- Следить за новыми исследованиями и технологиями, чтобы использовать передовые методы
- Эффективно коммуницировать результаты и рекомендации как технической, так и нетехнической аудитории
- Требуемые квалификации: Высшее образование в количественной области (например, компьютерные науки, статистика, математика) или эквивалентный профессиональный опыт применения Data Science к сложным задачам
- Более 5 лет опыта применения Data Science и машинного обучения к реальным задачам
- Уверенное владение Python и фреймворками ML/Data Science (например, scikit-learn, XGBoost, MLFlow, PyTorch)
- Опыт работы с облачными конвейерами данных (AWS, GCP или аналогичными)
- Хорошее понимание алгоритмов машинного обучения, метрик оценки и развертывания моделей
- Эффективный коммуникатор и командный игрок с страстью к решению сложных задач
- Опыт в области кибербезопасности, разведки угроз или оценки рисков является значительным плюсом
- Опыт и интерес к большим языковым моделям (LLM) приветствуются
- Знание Scala является плюсом
- Фактическая компенсация зависит от множества факторов, включая, но не ограничиваясь, финансовыми возможностями, навыками, квалификацией и опытом, и может отличаться от указанного диапазона
- SecurityScorecard привержена принципам равных возможностей трудоустройства и поддерживает разнообразие
- Мы считаем, что наша команда становится сильнее благодаря найму и удержанию сотрудников с разнообразным опытом, навыками, идеями и взглядами
- Мы также рассматриваем квалифицированных кандидатов независимо от их криминального прошлого, в соответствии с применимым законодательством
- Мы обязуемся предоставлять разумные приспособления для квалифицированных лиц с инвалидностью в процессе подачи заявок на работу
- Если вам нужна помощь или приспособления из-за инвалидности, пожалуйста, свяжитесь с talentacquisitionoperations@securityscorecard.io
Условия
- Преимущества: В зависимости от страны мы предлагаем конкурентоспособную зарплату, опционы на акции, медицинское страхование, неограниченный оплачиваемый отпуск, декретный отпуск, возмещение обучения и многое другое!
- Оценочный общий диапазон компенсации для этой позиции составляет от 150 000 до 175 000 долларов США (базовая зарплата плюс бонус)
- Помимо базовой зарплаты, сотрудники могут претендовать на ежегодные премии за результаты работы и акции, а также другие корпоративные льготы
Паспорт вакансии
История публикации
Появилась в Вакандии28 дней
Перепубликациинетпубликовалась один раз
Проверяли на источникеВидели 28 дней назад
Среди похожихНет данных66 из 30 · у похожих вакансий почти одинаковый возраст — сравнивать нечего
Откуда что взялось
Отмечено то, что вывели мы. Без пометки — значение назвал работодатель.
ГрейдMiddleвыведено из другого признака
Формат работыУдалённо
ГеографияНью-Йорк, СШАвычитано из текста вакансии
Зарплатане указана
Почему на этом месте в выдаче
Порядок выдачи объявлен контрактом: свежесть решает между днями, полнота и зарплата — внутри дня.
Полнота карточки753 из 4 полей: грейд, формат, география, зарплата
Зарплата названа0вилки нет вовсе
Проверка Вакандии
Источники и свежесть
- Тип источника
- Карьерный сайт работодателя
- Найдено публикаций
- 1
Посмотреть публикации и даты
- hcareersОсновная публикация · 2026-08-13
Работодатель
SecurityScorecard
4 активных вакансий · вилка работодателя указана в 0%
Открыть профиль компанииБезопасность
Отклик уходит на сайт источника
Вакандия показывает вакансию, но не отправляет отклик и не проверяет работодателя. Сам отклик вы оставляете на внешнем сайте — job-boards.greenhouse.io.
Признаки мошенничества
- Просят предоплату, «залог» или деньги за обучение и оборудование.
- Требуют код из SMS, данные банковской карты или доступ к «Госуслугам».
- Быстро уводят в мессенджер и торопят с решением.
- Обещают большой доход без опыта и без деталей задач.
Настоящий работодатель не просит денег и платёжных данных до трудоустройства.
Продолжить поиск
Похожие вакансии
Причина сходства указана на каждой карточке
Подробнее - Подробнее
Почему похожа: похожая специализация · тот же грейд
Business Analyst- Digital Transformation
- Middle
- Гонконг
- Подробнее
Почему похожа: похожая специализация · тот же грейд
системного аналитика — работа System Analyst
- Middle