Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite die Entwicklung benutzerzentrierter Metriken und führe tiefgehende Analysen durch.
- Unternehmen: Pinterest, eine Plattform für kreative Ideen und Inspiration.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Aktienoptionen und flexible Arbeitsmodelle.
- Weitere Informationen: Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung und Zusammenarbeit in einem dynamischen Team.
- Warum dieser Job: Gestalte die Nutzererfahrung für Millionen und arbeite mit KI zur Innovation.
- Qualifikationen: Mindestens 7 Jahre Erfahrung in quantitativer Nutzerforschung und starke Datenanalysefähigkeiten.
Über Pinterest: Millionen von Menschen auf der ganzen Welt kommen zu unserer Plattform, um kreative Ideen zu finden, von neuen Möglichkeiten zu träumen und Erinnerungen zu planen, die ein Leben lang halten. Bei Pinterest haben wir die Mission, jedem die Inspiration zu bringen, ein Leben zu schaffen, das er liebt, und das beginnt mit den Menschen hinter dem Produkt.
Pinterest sucht einen Sr. Staff Quantitative Product Researcher, um die Entwicklung und Evolution von benutzerzentrierten Messungen in unserem Nutzererlebnis zu leiten. In dieser Rolle sind Sie verantwortlich für den gesamten Prozess der Messarbeit: Identifizierung dessen, was wir messen sollten, Gestaltung von Umfragen, die die relevanten Konstrukte erfassen, Validierung der Zuverlässigkeit und Sensitivität unserer Metriken, Anleitung von Experimentierungsplänen und Partnerschaft mit Data Science und Engineering zur Erstellung von Verhaltensproxies oder prädiktiven Modellen.
Was Sie tun werden:
- Leitung der Entwicklung benutzerzentrierter Metriken von Anfang bis Ende: Definition des Konstrukts, Gestaltung und Validierung des Umfrageinstruments, Festlegung von Zuverlässigkeit und Sensitivität, Anleitung des Experimentierungsplans und Partnerschaft mit DS und Eng zur Erstellung von Verhaltensproxies oder prädiktiven Modellen.
- Erweiterung der Messarbeit in die Modellpflege — Informationen zu Retrainingsentscheidungen, Bewertung der Generalisierbarkeit über Benutzersegmente hinweg und Stresstest, wo Modelle funktionieren und wo nicht.
- Durchführung tiefgehender Lernanalysen zur Aufdeckung der Treiber und Hebel hinter wichtigen Metriken und Übersetzung dieser in umsetzbare Richtungen für Produkt- und DS-Partner.
- Festlegung und Ausführung der Lernagenda über einen breiten Problembereich — Priorisierung der wichtigsten Fragen, Auswahl der richtigen Methoden (Umfragen, Verhaltensanalysen, quasi-experimentelle Ansätze, Modellierung) und Arbeit am richtigen Projekt zur richtigen Zeit.
- Partnerschaft mit Forschungsmanagern zur Festlegung der quantitativen Forschungsrichtung und Mentoring von weniger erfahrenen quantitativen Forschern.
Was wir suchen:
- 7+ Jahre Erfahrung in quantitativer Nutzerforschung mit großangelegten Verbraucherdaten, einschließlich einer Erfolgsbilanz in der Leitung der Metrikentwicklung von Anfang bis Ende.
- Tiefe Expertise in Umfragemethodik, statistischer Modellierung, Experimentierung im großen Maßstab und Verhaltensanalyse.
- Fließend in R oder Python und SQL sowie starke Fähigkeiten in der Datenvisualisierung.
- Nachgewiesene Fähigkeit, als gleichwertiger Partner zu Data Science und Engineering zu agieren.
- Proaktive Identifikation wichtiger Fragen und Probleme, auch wenn Stakeholder nicht danach fragen.
- Erfahrung in der horizontalen Zusammenarbeit über Teams hinweg und der Präsentation vor der Unternehmensführung.
- Bevorzugt PhD in einem verwandten Bereich oder gleichwertige praktische Erfahrung.
Umzugsstatement: Diese Position ist nicht für Umzugsunterstützung geeignet.
In-Office-Anforderung: Diese Rolle muss 1-2 Mal alle 6 Monate für persönliche Zusammenarbeit im Büro sein.
Bei Pinterest glauben wir, dass der Arbeitsplatz für jeden Mitarbeiter gerecht, inklusiv und inspirierend sein sollte.
Sr. Staff Quantitative Product Researcher Arbeitgeber: Pinterest
Pinterest ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und inklusive Arbeitskultur fördert, in der Mitarbeiter ermutigt werden, ihre Fähigkeiten zu entwickeln und innovative Ideen einzubringen. Mit einem klaren Fokus auf Teamwachstum und Mentorship bietet das Unternehmen zahlreiche Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung, während es gleichzeitig die neuesten Technologien wie KI integriert, um Effizienz und Kreativität zu steigern. Die flexible Arbeitsweise und die Möglichkeit zur gelegentlichen persönlichen Zusammenarbeit schaffen ein unterstützendes Umfeld, das sowohl individuelle als auch kollektive Erfolge feiert.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Sr. Staff Quantitative Product Researcher 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 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. Staff Quantitative Product Researcher 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. Staff Quantitative Product Researcher 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!
