- Страна
- США
- Зарплата
- 186 000 $ – 256 000 $
Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Data Scientist
Отличная вакансия с высокой зарплатой, RSU и возможностью влиять на ключевой продукт компании. Сиэтл — сильный технологический хаб, а стек технологий максимально современен.
Сложность вакансии
Высокая сложность обусловлена необходимостью глубоких знаний в области причинно-следственного вывода (causal inference) и экономики, а также опытом работы с высоконагруженными ML-системами в условиях неопределенности.
Анализ зарплаты
Предлагаемая зарплата ($186k–$256k) находится на верхней границе и даже выше среднего рыночного уровня для Senior Data Scientist в Сиэтле, особенно с учетом пакета акций (RSU).
Сопроводительное письмо
I am writing to express my strong interest in the Data Scientist, Pricing position at Opendoor. With a solid background in developing predictive models and a deep understanding of causal inference, I am excited by the opportunity to apply my skills to the complex and high-stakes challenge of residential real estate valuation. My experience in end-to-end machine learning ownership—from data acquisition to production deployment—aligns perfectly with Opendoor's data-driven approach to transforming the housing market.
In my previous roles, I have consistently demonstrated the ability to translate complex analytical findings into actionable business strategies. I am particularly drawn to this role because it sits at the intersection of economics and machine learning, requiring both technical rigor and strategic thinking. I am confident that my proficiency in Python, SQL, and modern ML tooling, combined with my passion for solving ill-defined problems, will allow me to make a material impact on Opendoor's pricing roadmap and financial performance.
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в opendoor уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Opendoor в Сиэтле, чтобы определять будущее рынка недвижимости с помощью передовых моделей ценообразования и машинного обучения.
Описание вакансии
Data Scientist, Pricing
*Location: Hyrbrid 4 onsite, 1 remote Seattle WA.*
Opendoor is transforming one of the largest, most complex markets in the world — residential real estate — using data at massive scale. Every pricing signal we generate directly impacts how we value homes, how we manage risk, and how efficiently capital moves through our marketplace. The work is highly leveraged: the quality of our pricing decisions influences conversion, margins, customer trust, and the company’s financial performance.
We are looking for mid to senior level Data Scientists. In this role, you will be a core driver of how Opendoor prices real estate at scale. You’ll operate at the intersection of economics, machine learning, experimentation, and product strategy — tackling ambiguity, shaping the pricing roadmap, and building models/analyses that materially move the business. Your insights will influence how we evaluate millions of dollars of housing inventory — and directly shape outcomes for our customers, our balance sheet, and the health of our marketplace.
What You’ll Do
- Build and maintain pricing metrics, dashboards, and frameworks.
- Run experiments and causal analyses to measure impact and drive decisions.
- Develop predictive + statistical models that improve pricing accuracy.
- Partner closely with Product, Engineering, and Operations teams to influence roadmap and model deployment.
- Deliver insights and narratives that inform executive strategy.
Skills & Qualifications
- Deep statistical reasoning: hypothesis design, experimental design, causal inference, and ability to distinguish signal vs noise.
- 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 data-quality bar: disciplined approach to validation, bias analysis, and making decisions rooted in evidence vs intuition.
- Effective communicator — able to tell the story behind the model to both highly technical and non-technical audiences.
Base salary range for this role varies. Generally, the base salary range is $186,000 – $256,000 annually + RSUs + ESPP + additional employee benefits (medical/dental/vision, life insurance, unlimited PTO, 401K).
#LI-RO
#
#LI-KC1
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
- SQL
- Machine Learning
- Causal Inference
- Statistics
- Spark
- Airflow
- Ray
- Amazon SageMaker
- Google Vertex AI
- Feature Engineering
- Experimentation
Возможные вопросы на собеседовании
Поскольку роль связана с ценообразованием, важно понимать, как кандидат оценивает влияние изменений в модели на бизнес-метрики.
Как бы вы спроектировали эксперимент для оценки влияния новой модели ценообразования на маржинальность и конверсию одновременно?
В описании упоминается работа с 'плохо определенными проблемами'. Это проверяет способность структурировать задачу.
Опишите случай, когда вам пришлось работать с неоднозначными требованиями. Как вы определили метрики успеха и расставили приоритеты?
Проверка технических навыков работы с данными и понимания смещений.
Как вы подходите к анализу и устранению систематических ошибок (bias) в данных о ценах на недвижимость при обучении моделей?
Роль требует владения современным стеком (Spark, Airflow, SageMaker).
Расскажите о вашем опыте развертывания ML-моделей в продакшн. С какими основными трудностями вы сталкивались при мониторинге их производительности?
Важно уметь объяснять сложные вещи простыми словами для руководства.
Как бы вы объяснили нетехническому топ-менеджеру разницу между корреляцией и причинно-следственной связью в контексте изменения цен на жилье?
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
- 186 000 $ – 256 000 $