Data Scientist

Smartsheet более 20 лет помогает командам управлять работой и масштабировать решения. Сейчас компания объединяет человеческие команды с AI-агентами.

• Определять техническое направление применения ML и agentic AI на протяжении жизненного цикла клиента
• Проектировать системы субагентов: обоснование на данных, калибровка риска и уверенности, оценка решений, безопасность и надёжность в масштабе
• Определять стандарты моделирования, оценки и экспериментов — от offline-метрик до online-раскатки и мониторинга в продакшене
• Лично реализовывать наиболее значимые модели и субагенты
• Принимать технические решения по данным и knowledge layer, обеспечивая приватность и доверие клиентов
• Партнёрить с senior Product, Engineering и Applied AI лидерами для формирования стратегии и roadmap
• Развивать команду data science: менторинг staff и principal data scientists, ревью дизайнов, стандарты найма

• Bachelor’s degree и 12+ лет опыта (или 14+ лет); advanced degree в количественной области (Statistics, CS, ML, Economics, Operations Research) предпочтительно
• Опыт определения технического направления applied ML и AI, доведённого до продакшена
• Глубокая экспертиза в traditional ML и deep learning: gradient boosting, regularized linear models, transformer-based sequence models, foundation model embeddings, causal ML, contextual bandits, offline RL
• Архитектурное понимание agentic AI систем: tool use, retrieval, multi-step reasoning, evaluation, guardrails
• Causal inference: uplift modeling, difference-in-differences, propensity scoring, synthetic control
• Статистика и экспериментальный дизайн в масштабе: hypothesis testing, power analysis, multiple comparisons, sequential testing, quasi-experimental methods
• Опыт эксплуатации ML в продакшене: feature engineering и pipelines, model monitoring, drift detection, retraining cadence, batch vs real-time serving
• Владение SQL и Python; ML/LLM tooling (Spark, Databricks, Snowflake), ML frameworks (PyTorch, scikit-learn, XGBoost/LightGBM), визуализация (Tableau)
• Опыт lifecycle modeling: churn, expansion, adoption, plan health, lead/account scoring; понимание SaaS-метрик (NRR, GRR, ARR, cohort economics)
• Опыт влияния на senior product и engineering лидеров и менторинга staff/principal data scientists

• Full-time позиция в офисе Bengaluru, India
• Подчинение Director of Data Science
• Работа преимущественно с Product и Engineering, в составе Business Intelligence team