Pinterest
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1.001 – 5.000 Mitarbeitende
Sponsor für H1B-VisumB2CMedien
Pinterest ist eine visuelle Entdeckungsplattform, auf der Menschen Inspiration finden, Ideen speichern und sie nach Interessen, Projekten und Einkäufen organisieren. Das Nutzungserlebnis verbindet personalisierte Empfehlungen und visuelle Suche in Bereichen wie Wohndesign, Mode, Rezepten und Veranstaltungen. Zugleich unterstützt Pinterest Kreative und Händler dabei, mit Commerce-Tools und Werbung Zielgruppen zu erreichen.

Manager/in für Analytics Engineering II, Core Data Science bei Pinterest

Leite ein leistungsstarkes Analytics-Engineering-Team bei Pinterest und entwickle Datengrundlagen, Experimentiersysteme und KI-gestützte Analysen für die Inspirationsplattform.

Beschreibung

  • Leite, unterstütze und entwickle ein vielfältiges, leistungsstarkes Analytics-Engineering-Team
  • Etabliere Standards für Instrumentierung und Experimente und teile sie mit Produktentwicklungsteams
  • Entwickle und pilotierte KI-Tools sowie analytische Pipelines, die Erkenntnisse in großem Maßstab liefern
  • Setze KI ein, um Analysen, Prototyping, Iterationen, Dokumentation und Qualitätssicherung zu beschleunigen, und validiere dabei die Ergebnisse
  • Arbeite mit Data Scientists und Engineers zusammen, damit wichtige Datensätze, Erkenntnisse und Metrikuntersuchungen als Self-Service verfügbar sind
  • Pflege die Dokumentation für Tools und Datensätze und gestalte gleichzeitig die Strategie für Datenqualität und Demokratisierung
  • Arbeite mit Produktmanagerinnen und Produktmanagern, Engineers, Designerinnen und Designern sowie Researcherinnen und Researchern zusammen, um zukünftige Pinterest-Erlebnisse zu entwickeln

Anforderungen

  • Mindestens sechs Jahre Berufserfahrung im Datenbereich in einem schnelllebigen, datengetriebenen Umfeld, einschließlich Erfahrung in der Führung von Engineers
  • Erfahrung im Umgang mit großen, hochdimensionalen und komplexen Datensätzen
  • Sehr gute Kenntnisse in SQL oder einer anderen Datenbanksprache sowie in Python oder R
  • Erfahrung mit der Verarbeitung verschachtelter Datenstrukturen sowie mit Fensterfunktionen, Abfrageoptimierung und Datenpartitionierung
  • Erfahrung mit Workflow-Orchestrierung und ETL oder ELT für sehr große, komplexe Datensätze und DAG-Abhängigkeiten
  • Nachweisliche Erfahrung in der Bereitstellung von Analyselösungen und der Überführung offener Ziele in klare Ziele mit hoher Wirkung
  • Nachweisliche Fähigkeit, die Geschwindigkeit und Qualität von Workflows mithilfe von KI zu verbessern und KI-gestützte Ergebnisse kritisch zu prüfen und zu verifizieren
  • Ausgeprägte Integrität, Verantwortungsbewusstsein, Schutz sensibler Daten und Rechenschaft für Entscheidungen und Ergebnisse
  • Bachelor-, Master- oder Doktorgrad in einem quantitativen Fach wie Informatik, Statistik oder Mathematik oder gleichwertige Erfahrung
  • Erfahrung mit Automatisierung, Anomalieerkennung oder der Optimierung von Infrastruktur und Workflows ist wünschenswert, aber keine Voraussetzung
  • Erfahrung in der Entwicklung interner Tools zur Steigerung der Engineering-Geschwindigkeit ist wünschenswert, aber keine Voraussetzung

Zusatzleistungen

  • Möglichkeit zur Teilnahme am Aktienprogramm
  • Flexibles Arbeitsmodell
  • Persönliche Zusammenarbeit ein- bis zweimal pro Monat
  • Chancengleichheit im Arbeitsverhältnis und Unterstützung bei erforderlichen Anpassungen

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