yandex
Страна
Великобритания
SeniorУдалённоПолная занятость

Staff Data Scientist

ИИОценка ИИ

Chainalysis — топовый игрок в сфере блокчейн-безопасности, предлагающий работу над уникальными данными и сложными задачами. Высокий уровень ответственности (Staff) и возможность удаленной работы из Лондона делают вакансию очень привлекательной для опытных специалистов.

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

Роль уровня Staff предполагает не только экспертные знания в ML и статистике, но и умение принимать архитектурные решения, менторить команду и работать с огромными массивами блокчейн-данных. Высокие требования к опыту работы с Python/SQL и пониманию сложных систем делают эту позицию крайне сложной.

Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.

Анализ зарплаты

Медиана110 000 £
Рынок95 000 £ – 150 000 £
ИИОценка ИИ

Для позиции уровня Staff Data Scientist в Лондоне предлагаемая роль соответствует верхнему сегменту рынка. Учитывая специфику блокчейн-индустрии, компенсация обычно выше среднего по рынку Data Science.

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

#senior #удаленка

Chainalysis

Staff Data Scientist

Полная занятость

Формат работы: удалённо (London Office)

*☑️* Чем предстоит заниматься

-Own and prioritise multiple concurrent production data-science projects or systems, translating broad problem statements into actionable work, managing evolving requirements, and delivering measurable outcomes

-Design, develop, and validate novel analytical methods, statistical models, behavioural heuristics, and algorithms across UTXO, EVM, and other blockchain data to attribute on-chain activity and uncover customer-relevant insights

-Stay current on advances in data science and blockchain analysis; evaluate and pilot techniques such as graph computation, statistical modelling, and machine learning on large-scale on-chain datasets

-Identify and resolve inefficiencies in code, methodology, and workflows; make architectural decisions; define and track quality metrics; understand upstream and downstream dependencies; and balance long-term system health and technical debt against new delivery

-Drive cross-functional alignment by clearly articulating and defending methodology and results, challenging assumptions when warranted, and building consensus as requirements evolve

-Mentor team members across levels within your domain, support onboarding, contribute to technical hiring, and share knowledge through documentation and presentations

-Collaborate across Research, Global Intelligence, Product, and Engineering to move research from prototype to dependable production systems and create tools or platforms that multiply team output

*☑️* Наши пожелания к кандидатам

-Deep expertise in statistics, machine learning, computer science, physics, mathematics, or another quantitative discipline, demonstrated through advanced industry or research work

-Expert-level proficiency in Python and SQL, with a track record of writing clean, testable, production-quality code

-Demonstrated experience applying advanced analytical techniques (e.g. graph algorithms, ML, statistical inference) to large, messy datasets

-Demonstrated ability to learn unfamiliar technical domains and data models quickly; prior blockchain experience is welcome but not required

-A demonstrated ability to own and prioritise multiple concurrent projects or systems, make sound architectural and methodological decisions, and drive cross-functional stakeholders toward delivery

-An analytical, open-minded approach to problem solving – comfortable navigating ambiguity and willing to dive into problems outside your day-to-day scope

-Strong written and verbal communication skills, including the ability to explain complex methodology to diverse audiences, mentor technical practitioners, and share knowledge across a team

Nice to have:

-A PhD or equivalent research training in a quantitative field, and/or familiarity with Databricks, dbt, Spark/PySpark, or similar large-scale data platforms

-Experience modifying infrastructure-as-code (e.g. Terraform) or contributing to production data pipelines

-Experience building shared tools or platforms that multiply team output and onboarding others onto them

-Experience with UTXO, EVM, or other blockchain data, graph computation, and/or the cryptocurrency ecosystem

Откликнуться

*🔥* Подписаться на наши каналы / @best_itjob / @it_rab

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
  • Statistics
  • Graph Algorithms
  • Databricks
  • dbt
  • Spark
  • PySpark
  • Terraform
  • Blockchain

Возможные вопросы на собеседовании

Проверка способности кандидата работать с графовыми структурами, которые критичны для анализа блокчейна.

Как бы вы подошли к задаче кластеризации адресов в сети Bitcoin или Ethereum для выявления сущностей? Какие алгоритмы на графах здесь наиболее применимы?

Оценка навыков работы с масштабируемыми системами и понимания жизненного цикла ML-моделей.

Опишите ваш опыт перевода прототипа модели в высоконагруженную продакшн-систему. С какими основными трудностями вы сталкивались при масштабировании?

Проверка умения работать с 'грязными' данными, что специфично для блокчейн-аналитики.

Как вы обрабатываете пропущенные данные или аномалии в больших наборах данных, чтобы они не искажали результаты статистического вывода?

Оценка лидерских качеств и умения управлять техническим долгом на уровне Staff.

Как вы балансируете между необходимостью быстрой поставки новых фич и поддержанием долгосрочного здоровья системы (техническим долгом)? Приведите пример.

Проверка навыков коммуникации сложных идей разным стейкхолдерам.

Расскажите о случае, когда вам пришлось защищать выбранную методологию перед коллегами из других отделов (например, инженерами или продуктологами). Как вы достигли консенсуса?

Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.

Похожие вакансии

Великобритания
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!