Staff Data Scientist, Forecasting

Staff Data Scientist, Forecasting

Vollzeit 60000 - 80000 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice (teilweise)
Pinterest

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Leite das Forecasting-Team und entwickle innovative Vorhersagemodelle für Unternehmenskennzahlen.
  • Unternehmen: Pinterest, eine Plattform für kreative Ideen und Inspiration.
  • Vorteile: Attraktives Gehalt, globale Reisemöglichkeiten und medizinische Versicherung.
  • Weitere Informationen: Flexible Arbeitsweise mit gelegentlichen Bürobesuchen für Zusammenarbeit.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft mit datengetriebenen Entscheidungen und führe ein talentiertes Team.
  • Qualifikationen: Mindestens 8 Jahre Erfahrung in der Entwicklung von Zeitreihenmodellen und starke Kommunikationsfähigkeiten.

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.

Wir suchen einen technischen Leiter für das Forecasting-Team, der verantwortlich ist für die Strategie und Implementierung von Prognosemodellen für wichtige Unternehmenskennzahlen, die den gesamten Modellierungslebenszyklus leitet, die technische Vision für die Prognose festlegt, Prognosen in Entscheidungen umsetzt, breitere Zeitreihenwirkungen vorantreibt, Prognosen in das Geschäft integriert und unsere Data-Science-Teams leitet und betreut.

Was Sie tun werden:

  • Seien Sie der technische Leiter des Forecasting-Teams.
  • Besitzen Sie die Strategie und Implementierung von Prognosemodellen für wichtige Unternehmenskennzahlen (z. B. monatlich aktive Nutzer) und liefern Sie genaue, interpretierbare Prognosen in großem Maßstab.
  • Leiten Sie den gesamten Modellierungslebenszyklus von Anfang bis Ende: Problemformulierung, Merkmalsengineering, Modellentwicklung und Prototyping, Experimentierung und Rücktests, Bereitstellung, Überwachung/Drift-Erkennung und Erklärbarkeit.
  • Setzen Sie die technische Vision für die Prognose.
  • Definieren Sie Modellarchitekturen und Standards und arbeiten Sie mit Engineering zusammen, um die Prognoseplattform für effizientes Training/Inferenz heute und die Skalierbarkeit für die nächste Generation von Modellen zu gestalten.
  • Übersetzen Sie Prognosen in Entscheidungen.
  • Präsentieren Sie Ergebnisse, Szenarioanalysen und Empfehlungssysteme klar und prägnant an die Unternehmensführung.
  • Treiben Sie breitere Zeitreihenwirkungen über Punktprognosen hinaus voran – z. B. Anomalieerkennung, automatisierte Ursachenanalyse, Kampagnen-/Kanalzuordnung und Frühwarnsignale für die Unternehmensgesundheit.
  • Integrieren Sie Prognosen in das Geschäft.
  • Arbeiten Sie mit BizOps/Finanzen und Produktteams zusammen, um Prognosen und Erkenntnisse in operative Rhythmen, Entscheidungsfindung auf Führungsebene und strategische Planung zu integrieren.
  • Leiten und betreuen Sie.
  • Leiten Sie die Arbeit von mindestens zwei Data Scientists und heben Sie die technische Qualität, Ausführung und Wirkung durch ehrliches, kontinuierliches Feedback und Coaching an.

Was wir suchen:

  • Über 8 Jahre kombinierte akademische und berufliche Erfahrung in der Entwicklung und Bereitstellung von Produktionszeitreihen-/Prognosemodellen mit Web-Skalendaten.
  • Eine Erfolgsbilanz bei der Bereitstellung anpassbarer, gut kalibrierter und erklärbarer Prognosesysteme, die Entscheidungsfindungen unterstützen.
  • Starker Hintergrund in der Zeitreihenmodellierung und angewandten Statistik/Ökonometrie; ein fortgeschrittener Abschluss (MS oder PhD) wird bevorzugt.
  • Expertise in mindestens einer Skriptsprache (idealerweise Python).
  • Starke SQL-Kenntnisse (Hive/Presto/Spark SQL) und Erfahrung im Aufbau zuverlässiger Datenpipelines/-workflows (z. B. Airflow).
  • Geschäftsverständnis und Eigenverantwortung – in der Lage, komplexe Probleme zu vereinfachen, Modelloutputs mit Geschäftstreibern zu verbinden und nach Wirkung zu priorisieren.
  • Exzellente Kommunikationsfähigkeiten – in der Lage, komplexe Analysen und Unsicherheiten in prägnante Narrative für Führungskräfte zu destillieren.
  • Nachgewiesene technische Führung – Erfolg bei der Leitung kritischer Projekte und wesentlicher Einfluss auf den Umfang und die Ergebnisse anderer Mitwirkender.

Umzugsstatement: Diese Position ist nicht für Umzugsunterstützung geeignet.

In-Office-Anforderung: Wir lassen die Art der Arbeit, die Sie tun, den Kollaborationsstil leiten. Das bedeutet, dass wir nicht immer im Büro arbeiten, aber weiterhin für wichtige Momente der Zusammenarbeit und Verbindung zusammenkommen. Diese Rolle muss für persönliche Zusammenarbeit 1-2 Mal pro Quartal im Büro sein und kann daher überall im Land angesiedelt sein.

Gehalt und Leistungen: $164,695 — $339,078 USD (nur für in den USA ansässige Bewerber)

Globale Reisen + Krankenversicherung mit monatlicher Abrechnung für globale Fachkräfte. Anspruch auf Eigenkapital; das endgültige Gehalt basiert auf Standort, Reisen, relevanter vorheriger Erfahrung oder besonderen Fähigkeiten und Fachkenntnissen.

Unser Engagement für Inklusion: Pinterest ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet, und trifft Einstellungsentscheidungen auf der Grundlage von Verdiensten. Alle qualifizierten Bewerber erhalten unabhängig von Rasse, Hautfarbe, Abstammung, nationaler Herkunft, Religion, Geschlecht, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität, Alter, Familienstand, Veteranenstatus, Behinderung, krimineller Geschichte oder anderen geschützten Merkmalen Berücksichtigung für eine Anstellung.

Staff Data Scientist, Forecasting Arbeitgeber: Pinterest

Pinterest ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, an innovativen Projekten zu arbeiten und ihre Fähigkeiten in einem dynamischen Umfeld weiterzuentwickeln. Mit einer starken Unternehmenskultur, die Kreativität und Zusammenarbeit fördert, sowie attraktiven Vorteilen wie globaler Reisekosten- und Krankenversicherung, bietet Pinterest nicht nur wettbewerbsfähige Gehälter, sondern auch eine Plattform für persönliches Wachstum und Einflussnahme auf strategische Entscheidungen. Die flexible Arbeitsweise ermöglicht es den Mitarbeitern, ihre Arbeit von überall im Land aus zu gestalten, während sie gleichzeitig regelmäßig für wichtige Teamzusammenkünfte ins Büro kommen.

Pinterest

Kontaktdaten:

Pinterest Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass Sie so Staff Data Scientist, Forecasting 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, Forecasting mit Bravour zu bestehen

Zeitreihenmodellierung
Angewandte Statistik
Ökonometrie
Python
SQL (Hive/Presto/Spark SQL)
Datenpipelines/Workflows (z.B. Airflow) erstellen
Technische Führung

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, Forecasting 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!