Principal Data Scientist - Machine Learning Engineering

Leitender Datenwissenschaftler - Maschinelles Lernengineering (m/w/d)

Wir suchen einen Leitenden Datenwissenschaftler, der wertvolle Einblicke aus Kundenfrustrationen gewinnen kann, um unsere Produkte zu verbessern. Wir suchen jemanden mit ausgeprägten Geschäftsinstituten, Komfort bei exekutiven Stakeholdern, Fähigkeit zur statistischen Analyse, Expertise in NLP/LLM, Erfahrung bei der Zusammenarbeit mit interdisziplinären Teams und der Mentoring von Kollegen. Diese Rolle soll grundlegende Analysen, NLP/LLM und Datenwissenschaftsmethoden nutzen, um Bereiche der Kundenfrustration aus verschiedenen Kundeninteraktionskanälen zu identifizieren und Werkzeuge und Lösungen zu entwickeln, die uns helfen, Bereiche zu verbessern, in denen unsere Produkte verbessert werden können.

Kurzüberblick

• Standort: …
• Arbeitsmodell: …
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Aufgaben

Der Leitende Datenwissenschaftler wird die Strategie und wichtige Entscheidungen rund um Kundenfrustrationen durch datengetriebene Einblicke beeinflussen. Er wird Abteilungslevel-Metriken oder KR setzen und dem CSS-Executive-Team berichten. Er wird Messframeworks, maschinelles Lernmodell und NLP/LLM-Tooling entwickeln, um Atlassians Wachstum zu beschleunigen und die Produktqualität zu verbessern.

• Influence strategy and important decisions around customer friction by surfacing data-driven insights.
• Define, set, and report on department-level metrics or KRs to the CSS Executive team.
• Build and implement measurement frameworks, machine-learning models, and NLP/LLM tooling to accelerate Atlassian’s growth and improve product quality.

Anforderungen

• 8+ Jahre Erfahrung in Datenwissenschaft oder verwandten Bereichen.
• Expertise in der Anwendung einer breiten Palette von ML-Methode, einschließlich NLP und LLM, um Geschäftsprobleme zu lösen und ein starkes Verständnis dafür, wann sie auf das Problem anzuwenden sind.
• Erfahrung bei der Verwaltung von ML-Projekten von Anfang bis Ende, einschließlich der Implementierung und Überwachung.
• Expertise in SQL und eine hohe Fähigkeit in einer anderen Datenwissenschaftsprorammling (z.B. Python, R) mit Expertise in Bibliotheken wie Pandas, Numpy, Scikit-learn usw.
• Eine sehr hohe Qualitätsbarriere für die Ausgabe, während gleichzeitig "etwas jetzt" gegenüber "Perfektion in der Zukunft" abgewogen wird.
• Bequemlichkeit bei der Erklärung komplexer Konzepte für verschiedene Zielgruppen und die Erstellung von überzeugenden Geschichten für Nicht-Daten-Experten.
• Profizienz in Visualisierungstools (z.B. Streamlit, Tableau).

Vorteile

• Atlassian bietet eine Vielzahl von Vorteilen und Leistungen, um Sie, Ihre Familie und Ihre lokale Gemeinschaft zu unterstützen. Unsere Angebote umfassen Gesundheitsversicherung, bezahlte Freiwilligen-Tage, Wellness-Ressourcen und vieles mehr. Besuchen Sie go.atlassian.com/perksandbenefits, um mehr zu erfahren.