Founding Data Scientist
Высокий балл за социально значимую миссию (FemTech), удаленный формат работы и возможность занять позицию 'Founding', что предполагает значительное влияние на продукт и карьерный рост.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Роль требует не только глубоких знаний в Data Science и Python, но и специфического опыта работы с биометрическими и временными данными, а также высокого уровня ответственности (Founding роль).
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Зарплата указана как конкурентоспособная с бонусами. Для позиции уровня Senior/Founding в Сербии на удаленке это обычно выше среднего по рынку.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Описание вакансии
**Founding Data Scientist
Mira, Serbia**
Mira is building the future of women's hormonal health through quantitative hormone tracking technology.
Responsibilities:
*🌸*Build and improve biometrics, algorithms, and data-driven insights for the Mira App;
*🌸*Analyze hormone, cycle, app behavior, and user outcome data to identify patterns and product opportunities;
*🌸*Develop and validate models for ovulation prediction, cycle modeling, hormone interpretation, and personalized recommendations;
*🌸*Partner with Product, Design, Engineering, R&D, and the Real-World Evidence Scientist to translate data into app features and evidence-backed insights;
*🌸*Support RWE and clinical research projects with data extraction, exploratory analysis, modeling, and validation;
*🌸*Define model performance and validation frameworks, including uncertainty, subgroup performance, missing data, and edge cases;
*🌸*Improve data quality by identifying instrumentation gaps and recommending better data capture in the app;
*🌸*Document model logic, assumptions, limitations, and appropriate use cases clearly for technical and non-technical teams;
*🌸*Work with Engineering to move prototypes toward production-ready app features or data pipelines.
Requirements:
*💦*Strong Python and data science skills; SQL preferred and experience with longitudinal, time-series, behavioral, health, wearable, physiological, or biomarker data;
*💦*Experience using model interpretability and explainability methods: SHAP, LIME, etc;
*💦*Strong model validation judgment, including handling missing data, avoiding leakage, testing robustness, and evaluating performance across user segments;
*💦*Ability to translate data into user-facing product features, metrics, recommendations, or algorithms;
*💦*Experience building models, scores, or analytical frameworks that influenced product, clinical, or business decisions;
*💦*Strong communication skills with both technical and non-technical stakeholders;
*💦*High ownership, startup speed, and comfort working with ambiguity;
*💦*Good scientific judgment; able to distinguish product insights from clinical or marketing claims;
*💦*Experience moving ML or algorithmic features toward production.
Working conditions:
*☘️*Remote position;
*☘️*40-hour workweek;
*☘️*Flexible working hours;
*☘️*Occasional overlap with the US team;
*☘️*Competitive salary with performance-based bonus system tied to OKRs;
*☘️*Fully remote environment that supports autonomy, ownership, and independence;
*☘️*Real opportunities for career growth, with the ability to shape, build, and develop teams as we scale.
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.

Навыки
- Python
- Data Science
- SQL
- Time Series Analysis
- SHAP
- LIME
- Machine Learning
- Data Visualization
- Statistics
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка опыта работы с временными рядами и спецификой медицинских данных.
Как вы подходите к обработке пропущенных значений и шума в лонгитюдных данных гормонального трекинга?
Важно для продукта, где пользователю нужно понимать причины рекомендаций.
Расскажите о вашем опыте использования SHAP или LIME для объяснения предсказаний модели нетехническим стейкхолдерам.
Оценка способности кандидата доводить прототипы до реального продукта.
Опишите процесс переноса вашего ML-алгоритма из Jupyter Notebook в продакшн-среду приложения.
Проверка умения работать в условиях стартапа и неопределенности.
Как вы расставляете приоритеты между точностью модели и скоростью вывода фичи на рынок в условиях ограниченных данных?
Проверка научной этики и точности.
Как вы разделяете маркетинговые гипотезы и клинически обоснованные выводы при анализе пользовательских данных?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.

