Auf einen Blick
Data Scientist für KI-Underwriting-Engine bei Findigs: Model Development, Experimentation und Risk Modeling für Rental-Decisions.
💰 ~$140.000–190.000/Jahr (geschätzt)
📊 Mid-Level
🕒 Vollzeit
🗺️ Americas
- 4+ Jahre Hands-On Data Science
- Model Development und Experimentation Expertise
- Python und Statistical Rigor
- Feature Engineering und Production ML
python
machine learning
data science
model development
Gehalt geschätzt anhand Mid-level data scientist at VC-backed fintech with ML-heavy use cases. Kein Gehalt in der Anzeige angegeben.
✅ Geeignet für
- Data Scientists mit Production ML Experience
- Financial/Risk Modeling Background ist Bonus
- Analyst die sich zu ML vertiefen möchten
🚫 Weniger geeignet
- Pure Data Engineers ohne ML
- Akademische Forscher ohne Production-Focus
- Anfänger ohne 4+ Jahre Data Science
💡 Gut zu wissen
- No Visa Sponsoring - US Work Authorization erforderlich
- Rental/Credit Risk ist hochreguliert - Explainability ist kritisch
- Snowflake + dbt sind modern aber unterscheiden sich von klassischem ML-Stack
Über das Unternehmen
Findigs revolutioniert den Rental-Marktplatz mit End-to-End-Plattform und KI-Underwriting-Engine. Das Unternehmen hat 78M USD Funding von Investors hinter Affirm, Gusto, Uber. Data Science Team macht tausende Rental-Decisions pro Woche mit DecisionAssist Engine.
Deine Aufgaben
- DecisionAssist Model Development: Feature Engineering, Model Iteration und Evaluation ownen
- Arbeiten über zwei Surfaces: (1) Operational Model Work in DA/CAV1 Serving Layer, (2) Analytics-Focused Modeling in Snowflake
- Experimentation und A/B Testing: Design und Analyze von Experiments über Underwriting, Renter-Facing und PMC-Facing Product Changes
- Predictive und Risk Modeling: Delinquency Risk, Income Estimation, Fraud Signals bauen und pflegen
- ML Infrastructure: Python schreiben, dbt arbeiten, moderne Data Stack nutzen
- Research und Ad-Hoc Analysis: Product und Customer Teams unterstützen
Deine Voraussetzungen
- 4+ Jahre Hands-On Data Science Erfahrung
- Strong Model Development, Experimentation und Evaluation Skills
- Python und Statistical Rigor
- Feature Engineering und Model Selection für Production Use Cases
- SQL und Datenbank-Arbeit
- Hands-On Machine Learning und Predictive Modeling
- Experimentationsdesign und A/B Testing
- Communication of Technical Insights zu Non-Technical Stakeholders
Tech-Stack
Python, Snowflake, dbt, SQL, Pandas, Scikit-Learn, XGBoost
Wichtig
Visa-Sponsoring ist aktuell nicht verfügbar.
