Staff People Scientist (d/f/m)

Мы создаём нечто действительно редкое: функцию People Intelligence, которая рассматривает саму Personio как нулевого клиента. Эта роль Principal Data Scientist находится на стыке прикладной науки о данных и стратегии работы с людьми и отвечает за разработку и внедрение моделей, фреймворков и аналитических систем, формирующих наше понимание рабочей силы.

• Разрабатывать и отвечать за стратегию и систему метрик для дисциплинированной аналитики персонала внутри Personio. Помогать создавать и курировать канонические метрики, связи между сущностями и семантические слои, которые открывают ценные и масштабируемые аналитические возможности.
• Сотрудничать с Data Engineering для обеспечения чистых, документированных, покрытых тестами пайплайнов с использованием профессиональных инструментов, таких как DBT и Snowflake, Personio HRIS, систем компенсаций, инструментов вовлечённости и данных ATS.
• Устанавливать стандарты качества данных и мониторинг для данных о сотрудниках с чётким путём эскалации аномалий.
• Строить и итеративно улучшать прогностические модели в ключевых областях работы с персоналом: риск оттока, время до выхода на продуктивность, справедливость компенсаций, драйверы вовлечённости и сценарии планирования рабочей силы.
• Разрабатывать объяснительные фреймворки, которые помогают нетехническим заинтересованным сторонам понимать, что происходит, почему и какие рычаги существуют — не просто дашборды, а настоящие аналитические нарративы.
• Использовать каузальный вывод, A/B-тестирование (где применимо) и естественные эксперименты для оценки политик вмешательства, изменений в онбординге со статистической строгостью.
• Участвовать в разработке архитектуры People Agent от Personio — мультиагентной системы со специализированными субагентами, ориентированными на столпы Talent, Engagement, Reward и Manager Insight.
• Определять аналитические выходные данные и сигнальные потоки, которые использует каждый субагент, обеспечивая, чтобы результаты моделей были действенными, объяснимыми и управляемыми.
• Работать с инженерным партнёром P-Tech над внедрением моделей в продуктивную среду и интеграцией их в рабочие процессы агентов.
• Выступать в роли старшего аналитического голоса в разговорах с Execs и функциональными VPs, переводя сложные результаты моделей в решения и рекомендации.
• Проводить структурированные сессии по выявлению инсайтов с People Partners и People Operations для определения наиболее ценных аналитических задач, которые стоит решить.
• Вносить вклад во внешнее лидерство Personio в области аналитики персонала, включая мероприятия с клиентами и публикуемые фреймворки.
• Определять и отвечать за аналитические стандарты команды People Systems & Insights: качество кода, воспроизводимость, документацию и управление моделями.
• Наставлять младших аналитиков и инженеров данных в области моделирования данных о сотрудниках, каузального вывода и лучших практик прикладного ML.
• Отстаивать ответственное использование данных о сотрудниках: методы сохранения конфиденциальности, аудит смещений и прозрачная коммуникация моделей.

• 7+ лет опыта в data science, прикладном ML или количественных исследованиях, из которых не менее 3 лет сфокусированы на данных о людях, рабочей силе или поведенческих данных.
• Глубокие знания в области каузального вывода, анализа выживаемости и прогностического моделирования, а также умение понимать, когда более простой метод является правильным.
• Уверенное владение Python (pandas, scikit‑learn, statsmodels) и SQL; комфортная работа с dbt и современным стеком инструментов для работы с данными.
• Подтверждённый опыт перевода результатов моделей в бизнес-решения — вы знаете, как добиться, чтобы выводы были применены на практике, а не просто опубликованы.
• Опыт проектирования моделей данных и семантических слоёв, а не только их использования.
• Отличные коммуникативные навыки: вы можете объяснить кривую Каплана‑Майера финансовому директору, не теряя строгости.

• Степень (магистр или PhD) в области I‑O психологии, организационного поведения или тесно связанной дисциплины.
• Опыт в HR tech, платформах people analytics или продуктах для аналитики рабочей силы.
• Знакомство с агентными системами на основе LLM, векторным поиском или retrieval-augmented generation в аналитическом контексте.
• Опыт работы с методами сохранения конфиденциальности (differential privacy, k‑anonymity) в применении к чувствительным HR-данным.
• Публикации, выступления на конференциях или вклад в open-source в области people analytics или прикладной поведенческой науки о данных.
• Опыт коммерциализации внутренних аналитических возможностей — превращения внутренних инструментов в функции продукта.

• Получайте конкурентоспособный компенсационный пакет — пересматриваемый каждый год — включающий зарплату, льготы и pre‑IPO опционы.
• Пользуйтесь 28 днями оплачиваемого отпуска плюс дополнительный день после 2 и 4 лет работы.
• Влияйте на окружающую среду и общество с помощью 1 Impact Day в год.
• Получайте щедрый отпуск по семейным обстоятельствам, поддержку детей, поддержку психического здоровья и возможности для Sabbatical.
• Мы придерживаемся подхода office‑led, remote‑friendly, включая возможности работы из дома и международных локаций. Многие наши команды имеют определённые дни для сбора в офисе, чтобы улучшить сотрудничество и укрепить чувство общности.
• Мы любим собираться за едой, участвовать в культурных инициативах и мероприятиях, таких как локальные Summer Sessions и празднования в конце года. Также у нас есть полезные закуски, напитки и еженедельный корпоративный обед.