Estados Unidos
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Minerva
Científico de Datos
Estados Unidos
New York, New York, United States
PythonSQLAWSGCPGo
Traducción automática. Consulta el original.
Sobre nosotros
Minerva Minerva crea IA para líderes de marketing. Nuestra plataforma permite a los profesionales del marketing centrarse en contar la historia de su marca, delegando las tareas operativamente intensivas a nuestros agentes de IA que gestionan la gestión de datos, el análisis, la generación de campañas, la medición y la generación de informes.
Todo está construido sobre el gráfico de consumidores propietario de Minerva, una capa de identidad y atributos que cubre a más de 270M de consumidores de EE. UU. a través de más de 1,000 atributos temporales. Tenemos dos sistemas de agentes construidos a través de una asociación de investigación con OpenAI: un Ingeniero de Datos Agente que unifica y estandariza los datos de primera mano de una marca en horas, y un Científico de Datos Agente que entrena modelos de segmentación robustos a escala. Juntos, estos sistemas mejoran la calidad de los datos de primera mano, aumentan el rendimiento de las campañas y devuelven tiempo a los equipos de marketing.
Nuestros clientes incluyen marcas de consumo líderes en diversas categorías: la NBA, Ramp, Capital One, Hard Rock Stadium Group / Miami Dolphins, Wander y Trust & Will.
Hemos recaudado $20M de The General Partnership, 8VC, Lingotto, NBA Investments, Topology Ventures, Future Positive, Background Capital y otros.
Sobre el puesto
Como Científico de Datos en Minerva, creas los modelos y las características que potencian nuestro gráfico de consumidores y los agentes que se ejecutan sobre él. Te encuentras en la intersección de una ingeniería de datos intensiva y la modelización aplicada: diseñas pipelines de ingeniería de características que se calculan sobre terabytes de datos, entrenas y perfeccionas los modelos que impulsan la segmentación y la predicción, y te aseguras de que los resultados sean lo suficientemente robustos como para ser consumidos de forma autónoma por nuestros Agentes Minerva y nuestros atributos modelados de clase mundial (es decir, ingresos/patrimonio).
Este es un puesto que se desplegará constantemente en producción. Los modelos que creas no se entregan a otra persona para su despliegue, tú eres el responsable del camino desde los datos brutos hasta una característica o modelo que un agente pueda llamar de forma fiable a escala. A medida que crezcamos, tu trabajo se convertirá en la base sobre la que se construirán otros sistemas.
Qué harás
- Crear nuevas características para modelos y agentes, ampliando la superficie predictiva de nuestro lago de datos de consumidores y construyendo los pipelines que convierten la señal bruta en atributos de confianza.
- Mejorar los modelos existentes a través de una rigurosa ingeniería de características, incluyendo nuestros modelos de ingresos/patrimonio, compradores de viviendas y vendedores de viviendas.
- Desempeñar un papel fundamental en la construcción de nuestro lago de datos de clase mundial, dando forma a cómo se almacenan, transforman y hacen consultables terabytes de datos de consumidores tanto para humanos como para agentes.
- Construir pipelines de ingeniería de características que se ejecuten de manera eficiente a escala de terabytes, con el rigor de ingeniería de datos necesario para hacerlos fiables en producción. Este es un puesto de DS/DE con una división de 70/30.
- Garantizar que los resultados de los modelos y las características sean lo suficientemente fiables como para ser consumidos de forma agentica, escribiendo las validaciones y salvaguardas que permitan a nuestros agentes actuar sobre tu trabajo sin intervención humana.
Nuestra pila de datos
- Dagster para todo lo relacionado con la orquestación
- dbt-core dentro de Dagster como la superficie principal de transformación de datos
- Spark, Iceberg, Trino, AWS Glue para cargas de trabajo de Lakehouse
- Modal para ingeniería de ML
- Frontier + modelos OSS y SDKs de agentes. Somos usuarios intensivos de APIs por lotes de OpenAI/Anthropic
Cualificaciones
- + de 2-4 años trabajando como científico de datos, ingeniero de datos enfocado en machine learning aplicado o ingeniero de software en un contexto con muchos datos. En pocas palabras, vives y respiras datos.
- Altamente competente en Python y SQL.
- Te impulsa el pensamiento basado en primeros principios y eres una persona proactiva. Razonas sobre qué conjuntos de datos y características son necesarios para resolver un problema de modelado, y eres lo suficientemente ingenioso y hábil como para hacerlo realidad.
- Fuerte intuición para los principios de ingeniería de datos, especialmente en torno a la limpieza/ingesta de datos y el modelado de datos. Preferimos que estas habilidades básicas sean tu segunda naturaleza, liberando el pensamiento para la arquitectura y ejecución de iniciativas de datos a gran escala, especialmente dado el avance de las herramientas de codificación de IA.
- Sólida formación en ingeniería. Te sientes cómodo desplegando pipelines de producción complicados y trabajando dentro de sistemas de producción más grandes, no solo en entornos aislados o de investigación.
- Disposición para trabajar en la oficina en Nueva York (proporcionamos un paquete de reubicación).
- Flexibilidad y apertura para desempeñar varios roles. Somos un equipo reducido y las cosas cambian constantemente.
- Ganas de aprender y crecer con la empresa y tus compañeros.
Preferido
- Experiencia en la creación y entrenamiento de modelos predictivos (por ejemplo, puntuación de leads, LTV, propensión, modelado similar).
- Experiencia con herramientas de orquestación como Dagster, Airflow, Prefect y herramientas de transformación de SQL como dbt, SQLMesh.
- Experiencia con bases de datos transaccionales (por ejemplo, Postgres, MySQL) y bases de datos analíticas (por ejemplo, Snowflake, Redshift), con preferencia por estas últimas.
- Familiaridad con un proveedor de recursos en la nube (por ejemplo, AWS, GCP).
- Familiaridad con backend e ingeniería de ML/IA.
- Experiencia con herramientas de codificación de IA (por ejemplo, Cursor, Claude Code, OpenCode) como multiplicador de fuerza.
- Experiencia previa en una startup en fase inicial.
No necesitas cumplir todos los requisitos. Si tienes una sólida base en ingeniería y ganas de construir modelos que importan, queremos saber de ti.
Beneficios
Salario base: $200,000 a $225,000, en función de la experiencia. Opciones sobre acciones competitivas y un paquete de beneficios de primer nivel.
Más oportunidades con un solo perfil
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