Senior Data Scientist – AdTech & Healthcare (f/m/x)

Senior

Remote,
Hybrid,
Office

Multiple locations Show all

This offer base language is English. Translate into Ukrainian.

This translation is generic and may include errors. Show original text

Technologies & tools

Must have

Machine Learning Graphs Python

Tired of building yet another chatbot POC? Do you want to train ML models that bring real monetary value and run at a billion-scale? Do you feel like introducing a brand-new probabilistic methodology for a real-world problem?

We build the AI-powered operating system for healthcare marketing - programmatic advertising, data intelligence, patient affordability and AI-enabled engagement for the life sciences industry.

We are looking for a person who knows how to design and implement statistical methods to extract signals from large, messy, real-world datasets and use them for prediction. Everything we build on top of that, from audience reach to specialty insight to measurement, is only as good as your layer.

Your tasks

Measuring existing model performance and finding ways to improve it
Owning the design of the new methodology and training the next-gen model for increased predictive power, sample efficiency, and scalability to large datasets
Extracting unique entities and sparse attributes from heterogeneous sources – both structured and unstructured
Designing and implementing probabilistic entity linking & matching across multiple large healthcare datasets
Exploring graph technologies and graph theory
Building and owning an analytics data store, evaluation, and monitoring pipelines

Requirements

Minimum 5 years of experience in training and monitoring ML models for production use
Experience with data and ML engineering, including ML-facing ETL processes over very large datasets and data-quality monitoring
Expertise in Python data-science and ML libraries like scikit-learn, PyTorch, LightGBM, Splink, spaCy, and Hugging Face
Practical experience in probabilistic methods for entity linking, matching, imputation, scoring, and evaluation
Strong command of SQL for distributed warehouses such as Snowflake, BigQuery, or Databricks
Advanced level of English

Nice to have

Experience with graph technologies such as Neo4j, Amazon Neptune, Stardog, or similar platforms
Familiarity with Graph Machine Learning concepts, including community detection, Graph Neural Networks (GNNs), and graph embeddings
Exposure to AI-powered development tools such as Cursor AI, Claude Code, or equivalent solutions
A proactive mindset with a willingness to take ownership of deliverables and contribute to product direction

Job no. JOB-C3836

Sii ensures that all hiring decisions are made solely on the basis of qualifications and competence. We are committed to equal and fair treatment of all, regardless of legally protected characteristics. At Sii, we promote a diverse and inclusive work environment, in full compliance with applicable anti-discrimination laws.

Технології

Необхідні навички

Machine Learning Graphs Python

Втомилися від створення ще одного POC чат-бота? Хочете навчити ML моделі, які приносять реальну грошову цінність і працюють на мільярдному масштабі? Відчуваєте, що можете впровадити абсолютно нову ймовірнісну методологію для реальної проблеми?

Ми створюємо операційну систему на основі ШІ для маркетингу в охороні здоров'я - програмну рекламу, інтелект даних, доступність для пацієнтів та залучення на основі ШІ для індустрії життєвих наук.

Ми шукаємо людину, яка знає, як проектувати та реалізовувати статистичні методи для витягування сигналів з великих, неохайних, реальних наборів даних і використовувати їх для прогнозування. Все, що ми будуємо на цьому, від охоплення аудиторії до спеціалізованих інсайтів до вимірювання, є таким же хорошим, як і ваш шар.

Завдання

Вимірювання продуктивності існуючих моделей та пошук шляхів для її покращення
Володіння дизайном нової методології та навчанням наступного покоління моделі для підвищення прогностичної потужності, ефективності вибірки та масштабованості на великі набори даних
Витягування унікальних сутностей та розріджених атрибутів з гетерогенних джерел – як структурованих, так і неструктурованих
Проектування та реалізація ймовірнісного зв'язування та зіставлення сутностей через кілька великих наборів даних у сфері охорони здоров'я
Дослідження графових технологій та теорії графів
Створення та володіння аналітичним сховищем даних, оцінкою та моніторинговими конвеєрами

Наші очікування

Мінімум 5 років досвіду в навчанні та моніторингу ML моделей для виробничого використання
Досвід роботи з даними та ML інженерією, включаючи ETL процеси, що стосуються ML, над дуже великими наборами даних та моніторингом якості даних
Експертиза в бібліотеках Python для науки про дані та ML, таких як scikit-learn, PyTorch, LightGBM, Splink, spaCy та Hugging Face
Практичний досвід у ймовірнісних методах для зв'язування сутностей, зіставлення, імпутації, оцінки та оцінювання
Сильні навички SQL для розподілених сховищ, таких як Snowflake, BigQuery або Databricks
Високий рівень англійської мови

Буде перевагою

Досвід роботи з графовими технологіями, такими як Neo4j, Amazon Neptune, Stardog або подібні платформи
Знайомство з концепціями графового машинного навчання, включаючи виявлення спільнот, графові нейронні мережі (GNN) та графові вбудування
Досвід роботи з інструментами розробки на основі ШІ, такими як Cursor AI, Claude Code або еквівалентні рішення
Проактивний підхід з готовністю взяти на себе відповідальність за результати та внести свій внесок у напрямок продукту

Вакансія № JOB-C3836

Sorry, your results cannot be shown

Senior Data Scientist – AdTech & Healthcare (f/m/x)

Get to know Sii better

Get to know Sii better

Apply for