Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle Messrahmen und analysiere Daten, um Entscheidungen zu treffen und die Nutzererfahrung zu verbessern.
- Unternehmen: Pinterest, eine Plattform für kreative Ideen und Inspiration.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Aktienoptionen und flexible Arbeitsmodelle.
- Weitere Informationen: Mentoring-Möglichkeiten und Zusammenarbeit in einem dynamischen Team.
- Warum dieser Job: Gestalte innovative Produkte und arbeite mit KI, um echte Veränderungen zu bewirken.
- Qualifikationen: Mindestens 8 Jahre Erfahrung in Statistik, maschinellem Lernen und Datenanalyse.
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.
Was Sie tun werden:
- Entwicklung von Messrahmen und Metriken zur Förderung datengestützter Entscheidungen, Optimierung für die gesamte Benutzerreise.
- Produkt Empfehlungen. Klare Kommunikation von Empfehlungen an die Produkt- und Ingenieursleitung, wie wir unsere Benachrichtigungsstrategie weiterentwickeln können, um Schwächen zu beheben, die durch tiefgehende Analysen beobachtet wurden.
- Chancenbewertung und Analyse. Schreiben Sie klare, umsetzbare Analysen, die Teams helfen, Verbesserungsbereiche für unsere Wachstumsstrategien zu identifizieren.
- Denken Sie als Partner für Produkt-, Ingenieur- und ML-Leitung im Benachrichtigungsteam, um Projekte zu priorisieren/zu definieren und die Entwicklung der Benutzererfahrung für Benachrichtigungen und entsprechende ML-Systeme zu informieren.
- Verbesserung von Machine-Learning-Modellen, die die Zustellung und den Inhalt von Benachrichtigungen steuern, durch direkte Beiträge, neue Funktionen/Signale und/oder überzeugende Analysen.
- Mentoring des Arbeitsumfangs anderer Datenwissenschaftler und Demonstration hochwertiger Ergebnisse sowohl von sich selbst als auch von anderen, die Sie betreuen.
Was wir suchen:
- 8+ Jahre kombinierte akademische und berufliche Erfahrung nach dem Abschluss, in der wissenschaftliche Methoden zur Lösung realer Probleme mit Web-Daten angewendet werden.
- Starker Hintergrund in Statistik, maschinellem Lernen und/oder Experimentierung.
- Expertise in mindestens einer Skriptsprache (idealerweise Python/R).
- Beherrschung von SQL/Hive.
- Starkes Geschäfts- und Produktverständnis: Freude daran, vage Fragen in gut definierte Analysen und Erfolgsmessungen zu verwandeln, die Geschäftsentscheidungen vorantreiben.
- Exzellente Kommunikationsfähigkeiten: in der Lage, Initiativen über mehrere Produktbereiche hinweg zu leiten und Ergebnisse mit Führungskräften und Produktteams durch überzeugende Datenberichte zu kommunizieren.
- Erfahrung in der engen Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams, die ein Benutzerprodukt über A/B-Experimentierung iterieren.
- Erfahrung in der Leitung wichtiger technischer Projekte und erheblichem Einfluss auf den Umfang und die Ergebnisse anderer.
- Bachelor-/Master-Abschluss in einem relevanten Bereich wie Informatik oder gleichwertige Erfahrung.
Umzugsstatement: Diese Position ist nicht für Umzugsunterstützung geeignet.
In-Office-Anforderung: Wir erkennen an, dass die ideale Arbeitsumgebung situativ ist und je nach Abteilung unterschiedlich sein kann. Was dies tagtäglich bedeutet, kann je nach den Bedürfnissen jeder Organisation oder Rolle variieren. Diese Rolle muss 1-2 Mal pro Quartal für persönliche Zusammenarbeit im Büro sein und kann daher überall im Land angesiedelt sein.
Bei Pinterest glauben wir, dass der Arbeitsplatz für jeden Mitarbeiter gerecht, inklusiv und inspirierend sein sollte. In einem Bestreben nach größerer Transparenz teilen wir die Grundgehaltsspanne für diese Position. Die Position ist auch für Eigenkapital berechtigt. Das endgültige Gehalt basiert auf einer Reihe von Faktoren, einschließlich Standort, Reisen, relevanter vorheriger Erfahrung oder besonderen Fähigkeiten und Fachkenntnissen.
Informationen zur Kultur bei Pinterest und zu den für diese Position verfügbaren Vorteilen finden Sie hier.
US-amerikanische Bewerber nur: $164,695 — $339,078 USD
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, genetische Informationen oder Merkmale (oder die eines Familienmitglieds) oder jede andere Erwägung, die nach geltendem Bundes-, Landes- oder Kommunalrecht unzulässig ist, Berücksichtigung für eine Anstellung. Wir berücksichtigen auch qualifizierte Bewerber unabhängig von strafrechtlichen Verläufen, gemäß den gesetzlichen Anforderungen.
Wenn Sie während des Bewerbungsprozesses eine medizinische oder religiöse Unterkunft benötigen, füllen Sie bitte dieses Formular zur Unterstützung aus.
Durch die Einreichung dieser Bewerbung bestätige ich, dass alle in meiner Bewerbung und im gesamten Einstellungsprozess eingereichten Informationen wahr, genau und vollständig sind, nach bestem Wissen. Ich verstehe, dass falsche Angaben, Auslassungen oder Falschangaben mich von der Berücksichtigung für eine Anstellung disqualifizieren oder zu einer Kündigung führen können, wenn sie nach der Einstellung entdeckt werden.
Staff Data Scientist, Notifications 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 Staff Data Scientist, Notifications 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 Staff Data Scientist, Notifications 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, Notifications 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!