yandex
O
opendoor
Страна
США
Зарплата
186 000 $ – 256 300 $
В офисеПолная занятость

Data Scientist

ИИОценка ИИ

Отличная вакансия с высокой прозрачной зарплатой, сильной инженерной культурой и возможностью работать над масштабными задачами в сфере PropTech. Компания предлагает полный пакет льгот и работу над продуктом, который реально меняет индустрию.

Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.


Вакансия из открытого источника
Пожаловаться
+400% приглашений от HR

Улучшите резюме под эту вакансию

Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт

Сложность вакансии

ЛегкоСложно
ИИОценка ИИ

Высокая сложность обусловлена требованием опыта более 5 лет и необходимостью владения полным циклом ML (от сбора данных до деплоя), а также глубокими знаниями в причинно-следственном выводе. Роль требует не только технических навыков, но и способности влиять на бизнес-стратегию.

Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.

Анализ зарплаты

Медиана210 000 $
Рынок175 000 $ – 260 000 $
ИИОценка ИИ

Предлагаемая зарплата ($186k - $256k) находится на верхнем уровне рыночного диапазона для Senior Data Scientist в Сиэтле. Это конкурентоспособное предложение, соответствующее уровню топовых технологических компаний (Big Tech).

Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.

Сопроводительное письмо

Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме

Иллюстрация сопроводительного письмаИллюстрация сопроводительного письма

Описание вакансии

About the Role

Location: Seattle, Washington

Come build the future of real estate at Opendoor.

Opendoor is transforming residential real estate - one of the largest, most complex markets in the world - using data and AI at massive scale.

We are looking for experienced Data Scientists. In this role, you will be a core driver of how Opendoor grows its customer base and optimizes conversion at scale.  You'll operate at the intersection of machine learning, experimentation, analytics, and product strategy — building models that predict customer behavior, running experiments that validate channel strategy, creating dashboards that guide marketing investment, and tackling ambiguity to shape the growth roadmap.  Your work will influence how we deploy millions of dollars in growth capital, and more importantly, help tilt the world in favor of homeowners and those working hard to become homeowners.

What You’ll Do

  • Define, instrument, and own the critical business and product metrics that drive growth
  • Design and analyze experiments to measure progress and drive decisions
  • Build measurement infrastructure that connects marketing spend, product changes, pricing, and macro to capital allocation decisions and growth forecasting
  • Partner with Product and Marketing to identify high-impact opportunities, quantify trade-offs, and turn insights into action
  • Develop and deploy models that optimize targeting, channel mix, funnel performance, and customer retention across the growth flywheel
  • Translate ambiguous problems into clear narratives that shape strategy and align cross-functional teams
  • Build and ship AI-powered tools that accelerate experimentation, personalization, and decision-making across the growth organization

Skills & Qualifications

  • 5+ years of experience in a Data Science or related role
  • Deep statistical reasoning: hypothesis testing, experimental design, and causal inference.
  • Proven end-to-end ML ownership: data acquisition, feature engineering, model development, validation, deployment, and ongoing monitoring.
  • Strong SQL + Python proficiency; comfortable working with production data pipelines and modern ML tooling (e.g., Spark, Airflow, Ray, SageMaker, Vertex, etc.).
  • Demonstrated ability to translate complex analytical findings into clear business recommendations and influence cross-functional decision-making.
  • Experience working with ill-defined problems and driving clarity on problem definition, success metrics, and realistic tradeoffs.
  • High quality bar: disciplined approach to validation, bias analysis, and making decisions rooted in evidence.
  • Effective communicator — able to tell the story behind the model to both highly technical and non-technical audiences.

Compensation

Our compensation reflects the cost of labor across several  U.S. geographic markets, and we pay differently based on those defined markets. The U.S. base pay range for this position in Seattle, Washington  is$186,000.00 - $256,300.00 annually. Pay within this range varies by work location and may also depend on job-related knowledge, skills, and experience. Your recruiter can share more about the specific salary range for the job location during the hiring process. We also offer a comprehensive package of benefits including paid time off,12 paid holidays per year, medical/dental/vision insurance, basic life insurance, and 401(k) to eligible employees.

#LI-DM

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.

Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ

Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.

Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ

Навыки

  • Python
  • SQL
  • Machine Learning
  • Spark
  • Airflow
  • Ray
  • Amazon SageMaker
  • Vertex AI
  • Statistics
  • Hypothesis Testing
  • Causal Inference
  • Feature Engineering

Возможные вопросы на собеседовании

Вакансия требует глубоких знаний в области причинно-следственного вывода для оценки эффективности маркетинговых каналов.

Расскажите о случае, когда вы использовали методы причинно-следственного вывода (causal inference) для оценки влияния продукта или маркетингового изменения. С какими проблемами смещения (bias) вы столкнулись?

Компания активно использует эксперименты для проверки стратегий роста.

Как бы вы спроектировали эксперимент для проверки новой стратегии удержания клиентов, если стандартное A/B тестирование невозможно из-за сетевых эффектов или малого объема выборки?

Роль предполагает владение полным циклом разработки и мониторинга моделей.

Опишите ваш опыт деплоя ML-моделей в продакшн. Какие инструменты вы использовали для мониторинга качества модели и борьбы с деградацией данных (data drift)?

Позиция требует тесного взаимодействия с отделами продукта и маркетинга.

Приведите пример, когда вам пришлось объяснять сложную техническую концепцию или результат модели нетехническому стейкхолдеру. Как вы убедили их принять решение на основе ваших данных?

Работа в Opendoor связана с оптимизацией распределения капитала.

Как бы вы подошли к построению модели для прогнозирования LTV (пожизненной ценности клиента) в условиях высокой неопределенности рынка недвижимости?

Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.

Похожие вакансии

O
opendoor
СШАот 186 000 $
более 1000 офферов получено
4.9

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!