About this role
What We'll Bring: What We'll Bring: About TransUnion: TransUnion is a global information and insights company which provides solutions that help create economic opportunity, great experiences, and
About data / ml roles
Data and ML roles split into three camps: analysts (SQL, dashboards, business questions), engineers (pipelines, infrastructure), and scientists (modeling, experimentation). The job title doesn't always tell you which one — read the description carefully.
Typical skills: SQL, Python, pandas, базова статистика; Ролі ML додають scikit-learn / PyTorch / TensorFlow; інженерні ролі додають Airflow / dbt / Spark
Статистика заробітної плати (США, приблизно)
Типовий діапазон ролей даних/мл у США: $85 000–$240 000/рік, що значно змінюється залежно від стажу, рівня компанії та міста.
Лише оцінки. Щоб отримати інформацію про конкретну компанію, перевірте level.fyi (tech), Glassdoor або запитайте під час співбесіди.
Як підготуватися до співбесіди
Дані інтерв'ю розділені: аналітики отримати SQL + тематичні запитання, інженерів отримати конвеєрне проектування + кодування, вчені отримати статистику + моделювання машинного навчання + іноді набір даних для себе. Уважно прочитайте JD і підготуйтеся до справжнього смаку — не витрачайте час на PyTorch для ролі аналітика.
Загальні запитання для всіх трьох: "Як би ви оцінили успіх [функції продукту]?", «Покажи мені проект, дані якого розповіли вам про щось дивовижне», і Віконні функції SQL (LAG, ROW_NUMBER, PARTITION BY — практикуйте це спеціально). Для ролей ML очікуйте запитання про переобладнання, компроміс із зміщенням і про те, як налагодити модель, яка добре працює під час навчання та погано під час виробництва.
Куди зазвичай веде ця роль
Кар’єрні шляхи в галузі даних/ML стали ще заплутанішими, оскільки ця дисципліна розвивалася. Найбільш чітка прогресія: Молодший аналітик → Старший аналітик → Менеджер аналітики з боку аналітика, Junior Data Engineer → Senior → Staff з інженерної сторони, і Молодший DS → Старший DS → Головний DS / ML Lead on the modeling side. Salary peaks are highest for ML engineers + research scientists at big-tech firms.
Cross-discipline moves are common: analysts who learn engineering often outearn engineers who didn't learn business context. Stay close to the business — the most valuable data people are the ones executives bring into strategy discussions, not the ones building dashboards alone.
Red flags to watch for
- "Data scientist" role that's really a SQL analyst. Read the responsibilities carefully — if it's all dashboards and ad-hoc queries, it's an analyst role with a science title.
- No mention of stakeholder collaboration. Data work in isolation is usually data work that gets ignored. The role needs to be embedded with a business team.
- "AI / ML" listed everywhere but no specifics. If they can't name the actual problems they want to solve with ML, the company is buzzword-shopping.
- Asking for "10+ years of Python" or impossible combinations. Either the JD was written by HR without input from a data team, or the company has unrealistic expectations.
Frequently asked questions
How do I apply to this role?
Click the "Apply on Careerjet" button at the top of this page. You'll be sent to the original posting where the employer accepts applications. Wikishopline doesn't collect resumes or process applications.
Is this listing current?
Wikishopline aggregates jobs daily from partner sources (careerjet). Postings older than ~14 days are pruned, but always verify the role is still open on the employer's site before you spend time on a cover letter.
Does Wikishopline charge employers or applicants?
No. Aggregated jobs are free for both sides. Wikishopline also accepts $5 / 30-day paid postings at /jobs/submit for employers who want direct visibility — but the listing you're viewing was sourced from a partner.
What does a data / ml role typically involve?
Data and ML roles split into three camps: analysts (SQL, dashboards, business questions), engineers (pipelines, infrastructure), and scientists (modeling, experimentation). The job title doesn't always tell you which one — read the description carefully.
What's the typical salary range for data / ml roles in the US?
Roughly $85,000–$240,000 USD/year, depending on seniority, location, and company stage. This is a wide range on purpose — verify against levels.fyi or Glassdoor for the specific company.
