Auf einen Blick
- Aufgaben: Drive Ads Product Strategy and translate complex business needs into data solutions.
- Unternehmen: Pinterest is on a mission to inspire creativity and help users plan lasting memories.
- Vorteile: Base salary range of $164,695 — $339,078 USD plus equity options.
- Weitere Informationen: This role requires in-office collaboration 1-2 times per quarter.
- Warum dieser Job: Be a pivotal contributor shaping data-driven decisions in a fast-paced tech environment.
- Qualifikationen: Requires 8+ years of experience in advanced analytics and proficiency in SQL and Python.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
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.
In dieser Rolle werden Sie ein entscheidender individueller Beitragender sein, der gestaltet, wie die Ads-Organisation von Pinterest Daten für strategische Entscheidungen und operative Exzellenz nutzt. Sie werden als zentrale Expertin fungieren und unsere Produkt-, Ingenieur- und Geschäftsteams mit zugänglichen, zuverlässigen Daten und umsetzbaren Erkenntnissen unterstützen.
Was Sie tun werden:
- Ads-Produktstrategie vorantreiben: Nutzen Sie Ihr starkes Geschäfts- und Produktverständnis, um proaktiv Chancen zu identifizieren, Erkenntnisse zu generieren und datengestützte Entscheidungen im Einklang mit den strategischen Zielen der Organisation zu treffen.
- Komplexe Geschäftsbedürfnisse in Datenlösungen übersetzen: Arbeiten Sie eng mit Produkt-, Ingenieur- und Geschäftspartnern zusammen, um deren Herausforderungen tiefgehend zu verstehen.
- Datenvertrauenswürdigkeit und -qualität sicherstellen: Etablieren und wahren Sie hohe Standards für Datenintegrität, Konsistenz und Zuverlässigkeit in allen analytischen Ergebnissen.
- Strategischer Denkpartner sein: Bringen Sie proaktive und einflussreiche Produktführung in Bereiche, in denen datengestützte Entscheidungen und Erkenntnisse für den Erfolg entscheidend sind.
- Finanz- und Produktleistung verbinden: Dienen Sie als wichtige Verbindung zu BizOps, Finanzen und anderen Strategieteams.
- Kommunizieren für Wirkung: Artikulieren Sie komplexe Datenfunde, strategische Erkenntnisse und Empfehlungen klar und prägnant.
- Datenwissenschaftliche Praktiken verbessern: Agieren Sie als Fachexpertin für das breitere Datenwissenschaftsteam und teilen Sie Best Practices in Datenanalyse, strategischem Denken und effektiver Kommunikation.
Was wir suchen:
- Abschluss in einem quantitativen Bereich wie Datenwissenschaft, Statistik, Wirtschaft oder gleichwertige praktische Erfahrung.
- 8+ Jahre kombinierte akademische und industrielle Erfahrung in der Anwendung fortgeschrittener analytischer Methoden zur Lösung komplexer, realer Geschäftsprobleme.
- Außergewöhnliches Geschäftswissen und Produktverständnis.
- Verständnis des Anzeigenökosystems und Monetarisierungsmechanismen.
- Expertise in Prinzipien der Daten-Demokratisierung.
- Starke Grundlagen in Statistik und Experimentierung.
- Nachgewiesene Fähigkeit, funktionsübergreifende Partner und Führungskräfte durch überzeugende Datenerzählungen zu beeinflussen.
- Kenntnisse in SQL, Python und Erfahrung mit Datenvisualisierungstools (z.B. Tableau, Looker) sind erforderlich.
Diese Position ist nicht für Umzugsunterstützung geeignet. Wir erkennen an, dass die ideale Arbeitsumgebung situativ ist und je nach Abteilung variieren kann. Diese Rolle muss 1-2 Mal pro Quartal für persönliche Zusammenarbeit im Büro sein.
Bei Pinterest glauben wir, dass der Arbeitsplatz für jeden Mitarbeiter gerecht, inklusiv und inspirierend sein sollte. Wir sind ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet und Entscheidungen über die Beschäftigung auf der Grundlage von Verdiensten trifft.
Staff Data Scientist, Ads Product Arbeitgeber: Pinterest
Pinterest offers a unique opportunity to work at the intersection of creativity and technology. Located in the US, employees enjoy a competitive salary and equity options. The team values diversity and inclusion, fostering an inspiring workplace culture.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Staff Data Scientist, Ads Product 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 Product 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 Product 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!
