Auf einen Blick
- Aufgaben: Design, research, and deliver data products while collaborating on Pinterest's Ads strategy.
- Unternehmen: Join Pinterest's Monetization Engineering organization focused on innovative ad solutions.
- Vorteile: This hybrid role offers flexibility but does not include relocation assistance.
- Weitere Informationen: Proficiency in SQL, Hive, and Python is essential for this position.
- Warum dieser Job: Lead and mentor data scientists while impacting Pinterest's advertising ecosystem.
- Qualifikationen: Requires a Bachelor’s or Master’s in Data Science and 5+ years of relevant experience.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 65000 - 85000 € pro Jahr.
Wir suchen Data Scientists, die unserem Monetization Engineering-Team beitreten. Sie übernehmen die vollständige Verantwortung für das Design, die Forschung, den Aufbau und die Lieferung von Datenprodukten sowie die Zusammenarbeit mit XFNs, um die Strategie von Pinterest im Bereich Werbung zu formulieren, zu experimentieren und weiterzuentwickeln.
Verantwortlichkeiten
- Tiefe strategische Analysen zur Beantwortung zentraler Fragen, wie z.B.: Wie bewerten wir den Trade-off zwischen Änderungen der Metriken? Wie sollten wir die Gesamtwirkung von Änderungen in einem Bestandteil des Werbeökosystems bewerten?
- Chancenbewertung und -analyse, einschließlich der Bestimmung, ob Pinterest die programmatische Anzeigenlast anpassen sollte.
- Klare, umsetzbare Analysen schreiben, die Teams helfen, Verbesserungs- und Investitionsbereiche zu identifizieren.
- Modellierung: Segmentierungsmodelle erstellen, um das Angebot zu bewerten und die Preisstrategie zu informieren.
- Die Entscheidungsgeschwindigkeit und -qualität mit dem Toolkit der Data Scientists verbessern: Experimente, Techniken der kausalen Inferenz usw.
- Messstrategie entwerfen, zu den besten Praktiken bei Experimenten beraten, Fehler in Experimentpraktiken und -ergebnissen identifizieren; Werkzeuge für die Analyse von Experimenten erstellen.
- Erfolgsmessgrößen erstellen und verfolgen; die richtigen Erfolgskennzahlen für Ingenieurteams identifizieren und ihnen helfen, diese Kennzahlen zu verfolgen.
- Hohe Metriken in umsetzbare Segmente aufschlüsseln. Dies kann das Sammeln völlig neuer Datensätze und den Aufbau von Dashboards zur Verfolgung von Komponenten einer Metrik umfassen (z.B. Überwachung von Konversionsdaten auf fehlende Werte, unplausible Werte, doppelte Daten usw. nach Werbetreibenden über die Zeit).
- Führung: den Umfang der Arbeit für Data Scientists im gleichen Bereich leiten und betreuen, qualitativ hochwertige Ergebnisse von sich selbst und anderen demonstrieren, kontinuierliches und offenes Feedback geben, Stärken erkennen und Verbesserungschancen aufzeigen.
Qualifikationen
- Abschluss (Bachelor oder Master) in einem relevanten Bereich wie Data Science oder gleichwertige Erfahrung.
- Über 5 Jahre kombinierte akademische und industrielle Erfahrung nach dem Abschluss, in der wissenschaftliche Methoden zur Lösung realer Probleme mit Web-Skalendaten angewendet werden.
- Starke Grundlagen in Statistik und Experimenten.
- Fachkenntnisse im Ökosystem, Werbung oder Echtzeit-Bietverfahren.
- Nachweisliche Fähigkeit, wissenschaftliche Methoden zur Lösung realer Probleme mit Web-Skalendaten anzuwenden.
- Kenntnisse in SQL, Hive und Python.
Zusätzliche Hinweise
- Umzugsstatement: Diese Position ist nicht für Umzugshilfen geeignet.
- Arbeitsmodell: Diese Rolle ist hybrid.
Sr. Data Scientist, Monetization Arbeitgeber: Pinterest
Pinterest is at the forefront of digital advertising innovation, offering a hybrid work model. The team focuses on strategic analysis and experimentation to enhance ad performance, making a significant impact in the industry.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Sr. Data Scientist, Monetization erhalten könnten
✨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 Pinterest 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 Sr. Data Scientist, Monetization mit Bravour zu bestehen
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 Sr. Data Scientist, Monetization bei Pinterest gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Pinterest 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 Pinterest entscheidend sein!
