Auf einen Blick
- Aufgaben: Gestalte die Zukunft von Produkten bei Pinterest durch datengetriebenes Arbeiten.
- Unternehmen: Pinterest, ein innovatives Unternehmen mit Fokus auf Kreativität und Zusammenarbeit.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitsmodelle und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit Möglichkeiten zur persönlichen und beruflichen Weiterentwicklung.
- Warum dieser Job: Nutze deine Datenexpertise, um echte Auswirkungen auf Millionen von Nutzern zu erzielen.
- Qualifikationen: Mindestens 10 Jahre Erfahrung in datenintensiven Umgebungen und starke Programmierkenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Wir suchen einen Staff Data Scientist für unsere Ads Delivery. Sie werden die Zukunft der benutzer- und geschäftsorientierten Produkte, die wir bei Pinterest entwickeln, gestalten. Ihre Expertise in quantitativer Modellierung, Experimentierung und Algorithmen wird genutzt, um einige der komplexesten technischen Herausforderungen im Unternehmen zu lösen. Sie werden an einer Vielzahl von Produkt- und Geschäftsproblemen mit einem vielfältigen Set an funktionsübergreifenden Partnern aus Produkt, Engineering, Design, Forschung, Produktanalytik, Datenengineering und anderen zusammenarbeiten. Die Ergebnisse Ihrer Arbeit werden unsere Produktentwicklungsteams beeinflussen und verbessern, während sie eine größere wissenschaftliche Strenge in die realen Produkte einführen, die Hunderten von Millionen von Pinnern, Kreativen, Werbetreibenden und Händlern auf der ganzen Welt dienen.
Was Sie tun werden:
- Entwicklung eines tiefen, nuancierten Verständnisses der Pinterest-Werbelieferung, Quantifizierung von Chancen und Risiken im gesamten Funnel.
- Leitung von Projekten zu: Pinner LTV Tradeoff zwischen Werbung und organischem Engagement, Werbelieferungsmöglichkeiten in verschiedenen Funnel-Stufen.
- Entwurf und Produktion robuster, skalierbarer ML- und Evaluierungsrahmen – einschließlich Prognose, Empfehlung und kausaler Inferenz.
- Plädoyer für erstklassige Experimentierung, Instrumentierung und Metrikdesign; Überbrückung der Kluft zwischen kurzfristigen Proxy-Metriken und langfristigen Geschäftsauswirkungen.
- Zusammenarbeit über Disziplinen hinweg – Produkt, Engineering, Forschung, Geschäft und Design – Übersetzung komplexer Datenfragen in umsetzbare Geschäftseinblicke.
- Mentoring und Anleitung von Junior- und Senior-Wissenschaftlern, Förderung intellektueller Neugier und Förderung technischer Exzellenz.
Was wir suchen:
- Über 10 Jahre praktische Erfahrung in web-skalierbaren Datenumgebungen, mit nachweislicher Erfolgsbilanz bei der Lösung schwieriger, mehrdeutiger Probleme in Produkt-, Engagement- oder Ökosystemanalysen.
- Bachelor-/Master-Abschluss in einem relevanten Bereich wie Informatik oder gleichwertige Erfahrung.
- Tiefe Expertise in: Maschinelles Lernen (Empfehlung, Ranking, Vorhersage, Experimentierung), Statistische Modellierung & Kausalinferenz (beobachtende und experimentelle Daten), Produktanalytik/-strategie (über Dashboards hinaus: Ursachenanalyse, Zielsetzung, Designzusammenarbeit), Programmierung in Python/R und fortgeschrittenem SQL/Spark.
- Starkes Produktverständnis – Fähigkeit, die richtigen Lösungen für schlecht definierte, hochwirksame Geschäftsprobleme zu skizzieren, zu hinterfragen und zu entwerfen.
- Wissenschaftliche Strenge und gesunde Skepsis: Sie hinterfragen Annahmen, finden Fehler und streben nach robusten, reproduzierbaren Ergebnissen.
- Außergewöhnliche Kommunikationsfähigkeiten: Sie machen das Komplexe einfach und können sowohl technische als auch nicht-technische Zielgruppen beeinflussen.
- Nachweisliche Erfolge beim Mentoring und der Entwicklung von Daten-Talenten auf Staff/Senior IC-Ebene.
- Funktionsübergreifende Führung und die Fähigkeit, konkurrierende Interessen auf gemeinsame Ziele auszurichten.
Umzugsstatement: Diese Position ist nicht für Umzugsunterstützung geeignet.
In-Office-Anforderung: Wir erkennen an, dass die ideale Arbeitsumgebung situativ ist und je nach Abteilung variieren kann. Was dies tagtäglich bedeutet, kann je nach den Bedürfnissen jeder Organisation oder Rolle unterschiedlich sein. Diese Rolle muss 1-2 Mal pro Quartal für persönliche Zusammenarbeit im Büro sein und kann daher überall im Land angesiedelt sein.
Gehalt: $164,695 – $339,078 USD (nur für in den USA ansässige Bewerber)
Unser Engagement für Inklusion: Pinterest ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet und Einstellungsentscheidungen auf der Grundlage von Verdiensten trifft. Wir möchten die bestqualifizierten Personen in jedem Job haben. Alle qualifizierten Bewerber erhalten unabhängig von Rasse, Hautfarbe, Abstammung, nationaler Herkunft, Religion oder religiösem Glauben, Geschlecht (einschließlich Schwangerschaft, Geburt oder verwandte medizinische Bedingungen), sexueller Orientierung, Geschlecht, Geschlechtsidentität, Geschlechtsausdruck, Alter, Familienstand, Status als geschützter Veteran, körperliche oder geistige Behinderung, medizinische Bedingungen oder genetische Informationen oder Merkmale (oder die eines Familienmitglieds) oder jede andere Erwägung, die durch geltendes Bundes-, Landes- oder lokales Recht unzulässig ist, Berücksichtigung für die Beschäftigung. Wir berücksichtigen auch qualifizierte Bewerber unabhängig von strafrechtlichen Verläufen, gemäß den gesetzlichen Anforderungen.
Staff Data Scientist, Ads Delivery Arbeitgeber: Pinterest
Pinterest ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, an innovativen Produkten zu arbeiten, die Millionen von Nutzern weltweit beeinflussen. Mit einer offenen und kollaborativen Unternehmenskultur fördert Pinterest das Wachstum seiner Mitarbeiter durch Mentoring und interdisziplinäre Zusammenarbeit, während flexible Arbeitsmodelle und ein starkes Engagement für Vielfalt und Inklusion eine positive Arbeitsumgebung schaffen. Hier haben Sie die Chance, Ihre Expertise in einem dynamischen Umfeld einzubringen und gleichzeitig an bedeutenden Herausforderungen zu arbeiten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Staff Data Scientist, Ads Delivery 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 Staff Data Scientist, Ads Delivery 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 Staff Data Scientist, Ads Delivery 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!
