Data Scientist III, Product

Data Scientist III, Product

Zürich Vollzeit 55350 - 67650 € / Jahr (geschätzt) Kein Homeoffice möglich
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Analysiere Daten, entwickle Dashboards und präsentiere Erkenntnisse für strategische Entscheidungen.
  • Unternehmen: Google, ein globales Unternehmen mit einer Kultur der Vielfalt und Inklusion.
  • Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Gesundheitsleistungen und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
  • Weitere Informationen: Dynamisches Arbeitsumfeld mit hervorragenden Aufstiegschancen.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft mit Daten und unterstütze über eine Milliarde Nutzer weltweit.
  • Qualifikationen: Bachelor oder Master in einem quantitativen Bereich und Erfahrung in Datenanalyse und Programmierung.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 55350 - 67650 € pro Jahr.

Mid

Experience driving progress, solving problems, and mentoring more junior team members; deeper expertise and applied knowledge within relevant area.

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  • Bachelor's degree in Statistics, Mathematics, Data Science, Engineering, Physics, Economics, or a related quantitative field.
  • 5 years of work experience with analysis applications (extracting insights, performing statistical analysis, or solving business problems), and coding (Python, R, SQL) (or 2 years work experience with a Master's degree).

Preferred qualifications

  • Master's degree in Statistics, Mathematics, Data Science, Engineering, Physics, Economics, or a related quantitative field.
  • 5 years of work experience with analysis applications (extracting insights, performing statistical analysis, or solving business problems), and coding (Python, R, SQL).
  • 1 year of experience with AI Algorithms.

About the job

Help serve Google's worldwide user base of more than a billion people.

Data Scientists provide quantitative support, market understanding and a strategic perspective to our partners throughout the organization.

As a data-loving member of the team, you serve as an analytics expert for your partners, using numbers to help them make better decisions.

You will weave stories with meaningful insight from data.

You'll make critical recommendations for your fellow Googlers in Engineering and Product Management.

You relish tallying up the numbers one minute and communicating your findings to a team leader the next.

Responsibilities

  • Automate data extraction from extensive geospatial datasets to build comprehensive reporting and monitoring dashboards that track business health.
  • Conduct large-scale data modeling and analysis to discover strategic improvement opportunities and accurately evaluate initiative impact.
  • Design and develop statistical methodologies to evaluate data quality while performing thorough root cause analysis on failure cases.
  • Present data-driven findings and insights to key stakeholders in regular syncs, making strategic recommendations to guide product or process enhancements.
  • Identify and prioritize high-impact growth opportunities and critical operational challenges, delivering execution and noticeable improvements based on continuous feedback.

Google is proud to be an equal opportunity and affirmative action employer.

We are committed to building a workforce that is representative of the users we serve, creating a culture of belonging, and providing an equal employment opportunity regardless of race, creed, color, religion, gender, sexual orientation, gender identity/expression, national origin, disability, age, genetic information, veteran status, marital status, pregnancy or related condition (including breastfeeding), expecting or parents-to-be, criminal histories consistent with legal requirements, or any other basis protected by law.

See also Google's EEO Policy , Know your rights: workplace discrimination is illegal , Belonging at Google , and How we hire .

Google is a global company and, in order to facilitate efficient collaboration and communication globally, English proficiency is a requirement for all roles unless stated otherwise in the job posting.

Equity is granted exclusively and discretionarily by Alphabet Inc. on the basis of an agreement concluded between you and Alphabet Inc.

Alphabet Inc. is your sole contractual partner with respect to equity grants.

GSU grants are not guaranteed, are discretionary, are subject to approval by the Alphabet Inc. board of directors or its delegate, the terms of the relevant Alphabet Inc. stock plan, and your grant agreement.

They have no impact on statutory payments.

Current or past grants do not confer an acquired right.

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Data Scientist III, Product Arbeitgeber: Google Inc.

Google Cloud ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung bietet, in der Innovation und Zusammenarbeit gefördert werden. Als AI Go-To-Market Leader für Startups haben Sie die Möglichkeit, bedeutende Beziehungen zu entwickeln und transformative Strategien zu gestalten, während Sie von einem engagierten Team umgeben sind, das Ihre berufliche Weiterentwicklung unterstützt. Darüber hinaus profitieren Sie von flexiblen Arbeitsmodellen und einer Unternehmenskultur, die Vielfalt und Kreativität schätzt, insbesondere in den aufstrebenden Märkten Deutschlands und der Schweiz.

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Kontaktdaten:

Google Inc. Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Data Scientist III, Product erhalten könntest

Wende dich an die richtigen Communities

Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.

Präsentiere deine Daten-Projekte

Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!

Nimm an Meetups und Hackathons teil

Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.

Direkte Bewerbungen über unsere Seite

Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei Google Inc. zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Scientist III, Product mit Bravour zu bestehen

Statistische Analyse
Datenmodellierung
Python
R
SQL
AI-Algorithmen
Datenextraktion

Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡

Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.

Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!

Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!

Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Data Scientist III, Product bei Google Inc. gut geeignet bist.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Google Inc. vorbereitet

Bereite deine technischen Skills vor

In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!

Verschaffe dir einen Überblick über Projekte

Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!

Vorbereitung auf case studies

In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!

Zeige deine Leidenschaft für Daten

Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für Google Inc. entscheidend sein!