- Страна
- США
- Зарплата
- 176 800 $ – 243 100 $
Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Applied Scientist
Отличная вакансия в известной компании с высокой прозрачностью по зарплате и привлекательным пакетом бонусов (RSU). Роль предлагает работу с передовыми технологиями (LLM, VLM) и реальное влияние на бизнес-продукт.
Сложность вакансии
Высокая сложность обусловлена требованиями к ученой степени (MS/PhD), 5-летнему опыту и глубоким знаниям в области Deep Learning (Transformers, ConvNets). Также требуется сильный инженерный бэкграунд для работы с продакшн-кодом.
Анализ зарплаты
Предлагаемый диапазон ($176k - $243k) находится на уровне или чуть выше рыночных медиан для Senior Applied Scientist в Сиэтле, особенно с учетом дополнительных RSU.
Сопроводительное письмо
I am writing to express my strong interest in the Applied Scientist position at Opendoor. With over five years of experience in developing and deploying end-to-end machine learning models, I have a proven track record of bridging the gap between research and production. My background in deep learning architectures, specifically with Transformers and ConvNets, aligns perfectly with your goals of enhancing home valuation systems and incorporating multi-modal data.
In my previous roles, I have focused on building interpretable ML models and optimizing production pipelines, which I believe will be highly beneficial for Opendoor’s human-in-the-loop pricing systems. I am particularly excited about the opportunity to work with unstructured data like images and text to rethink risk and optimization models. My strong foundation in Python and statistics, combined with an advanced degree, enables me to tackle the complex, large-scale data challenges inherent in the real estate market.
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в opendoor уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Opendoor, чтобы внедрять передовые модели глубокого обучения в реальный сектор недвижимости!
Описание вакансии
About the Role
We’re looking for an experienced Applied Scientist to push the boundaries of applied machine learning and AI at Opendoor. While this role will have a significant impact on our valuation systems — ensuring we provide the most accurate and transparent pricing possible — the scope goes well beyond pricing. You’ll work across a range of challenging ML problems, from multi-modal modeling to operational optimization, helping us rethink how we use structured and unstructured data to make better decisions for our customers.
What You'll Need
- Strong software engineering and coding skills in Python, with experience contributing to production codebases
- 5+ years of experience developing and deploying ML models end-to-end — from research and prototyping to implementation in production systems
- Hands-on experience with deep learning architectures, including ConvNets, Transformers, or similar
- Advanced degree (MS or PhD) in computer science, statistics, mathematics, or a related quantitative field
- Solid foundation in statistics and experimental design
- Strong communication and collaboration skills — you’re comfortable working with cross-functional stakeholders and can communicate technical ideas clearly
Nice to Have
- Familiarity with Pyspark and distributed data processing
- Background in search, recommendation systems, or personalization
- Experience working with large language models (LLMs) or vision-language models (VLMs)
- A genuine interest in real estate — no prior experience required, but you'll engage deeply with housing data
What You'll Do
- Design and deploy architectural improvements to our deep neural network (DNN)-based home valuation models
- Build interpretable ML models that can help us explain pricing decisions to customers
- Incorporate unstructured data — like images, videos, or text — into our forecasting and valuation pipelines using cutting-edge AI models (LLMs, VLMs, etc.)
- Collaborate with Engineering and Ops to enhance our human-in-the-loop pricing systems
- Improve the feature engineering and model training pipelines that power our production systems
- Rethink our risk and optimization models using real-world data and domain insight
We’re a small, nimble team — there’s ample opportunity to work across the entire research and modeling stack.
Compensation
The base pay range for this position is $176,800-243,100 annually, plus RSUs and bonuses. Pay within this range varies by work location and may also depend on your qualifications, job-related knowledge, skills, and experience. We also offer a comprehensive package of benefits including unlimited PTO, medical/dental/vision insurance, life insurance, and 401(k) to eligible employees.
At Opendoor our mission is to tilt the world in favor of homeowners and those who aim to become one. Homeownership matters. It's how people build wealth, stability, and community. It's how families put down roots, how neighborhoods strengthen, how the future gets built. We're building the modern system of homeownership giving people the freedom to buy and sell on their own terms. We’ve built an end-to-end online experience that has already helped thousands of people and we’re just getting started.
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- Python
- Machine Learning
- Deep Learning
- Convolutional Neural Networks
- Transformers
- Statistics
- PySpark
- Large Language Models
- Computer Vision
- Natural Language Processing
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка опыта работы с архитектурами, упомянутыми в вакансии.
Расскажите о вашем опыте внедрения архитектур Transformer или ConvNet в продакшн: с какими основными трудностями вы столкнулись при масштабировании?
Вакансия подчеркивает важность объяснимости моделей для клиентов.
Какие методы интерпретируемости моделей (например, SHAP, LIME) вы использовали для объяснения решений нейронных сетей нетехническим стейкхолдерам?
В описании упоминается работа с изображениями и текстом для оценки недвижимости.
Как бы вы подошли к интеграции неструктурированных данных (фотографий домов) в существующую модель оценки на основе табличных данных?
Проверка навыков работы с данными и статистической грамотности.
Опишите ваш подход к проектированию экспериментов и A/B тестированию при внедрении новой модели ранжирования или оценки.
Упоминается использование LLM и VLM.
Как, по вашему мнению, большие языковые модели могут улучшить точность оценки рисков в сфере недвижимости по сравнению с классическими методами?
Похожие вакансии
Data Scientist
Research Data Scientist
Research Data Scientist
Data Scientist - Commodities
Python Developer
Scientifique de données
1000+ офферов получено
Устали искать работу? Мы найдём её за вас
Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!
- Страна
- США
- Зарплата
- 176 800 $ – 243 100 $