OpenAI

201 – 500 Mitarbeitende

Sponsor für H1B-Visum Künstliche Intelligenz SaaS Unternehmen

OpenAI ist ein Unternehmen für Forschung und Technologie im Bereich der künstlichen Intelligenz, das fortschrittliche KI-Systeme entwickelt und dabei den Schwerpunkt auf Sicherheit und verantwortungsvolle Entwicklung legt. Zu den Produkten gehören ChatGPT, das alltägliche und komplexe berufliche Aufgaben unterstützt, sowie eine API-Plattform, mit der Unternehmen und Entwickler KI-Modelle in ihre eigenen Anwendungen integrieren können. OpenAI ist in den Bereichen künstliche Intelligenz, SaaS und Unternehmenstechnologie tätig und verbindet Forschung, Produktentwicklung sowie Bemühungen zur Verbesserung der Steuerung und Nutzung von KI-Systemen.

Stellen im Unternehmen

Product Data Scientist: Jugend und Lernen

Gestalte Produktstrategie und Experimente für Angebote von OpenAI für junge Menschen, Familien und den Lernbereich. Miss Nutzung, Bindung und Lernergebnisse, um den langfristigen Mehrwert für Nutzerinnen und Nutzer zu verstehen.

vor 2 Wochen

Vereinigte Staaten

Kalifornien

401.000 $ – 510.000 $ / Jahr

Hybrid Vollzeit Mittlere Stufe Senior Erforderliche Sprache: Englisch Datenwissenschaftler

Python SQL

Beschreibung

Leite die Produktdatenwissenschaft für junge Zielgruppen, Familienangebote sowie Lernen und Bildung.
Unterstütze Investitionsentscheidungen, die Produktentwicklung und die Messung des Erfolgs.
Überführe die Bedürfnisse der Zielgruppen und vorhandene Erkenntnisse in Produktstrategien und aussichtsreiche Anwendungsfälle.
Verbinde die frühe Produktfindung mit Nutzung, Bindung und langfristigem Mehrwert für Nutzerinnen und Nutzer.
Arbeite mit Chat Product, Growth, Foundations, SafeSys und weiteren Teams zusammen.
Ermittle ungedeckte Bedürfnisse und Wachstumspotenziale für verschiedene Zielgruppen, Anwendungsfälle und Angebote.
Setze Investitionsprioritäten nach Nutzermehrwert, Reichweite, Evidenz und Aufwand.
Entwickle zielgruppenspezifische Kennzahlen für Aktivierung, Aufgabenerfolg, Lernfortschritt, Zufriedenheit und dauerhafte Bindung.
Untersuche Nutzerreisen, Funnels und Kohorten, um Quellen von Mehrwert, Reibung und Bindung zu finden.
Kombiniere Verhaltensdaten, Umfragen und Nutzerforschung, um Unterschiede nach Alter, Familienrolle und Lernkontext zu erklären.
Entwirf Experimente und Kontrollgruppen, um Änderungen an Produkten und Modellen zu bewerten.
Nutze kausale Methoden, wenn randomisierte Tests nicht praktikabel sind, und berücksichtige dabei Saisonalität, Zusammensetzung der Zielgruppen und Segmentunterschiede.
Empfiehl, welche Produkte oder Funktionen entwickelt, geändert, erweitert oder eingestellt werden sollten, einschließlich erwarteter Wirkung, Unsicherheiten und Abwägungen.
Bewerte, ob Produktentscheidungen die angestrebten Ergebnisse erzielen.
Arbeite mit der Engineering-Abteilung an Instrumentierung, Datenqualität und einheitlichen Zielgruppendefinitionen.
Entwickle wiederverwendbare Analysen und Dashboards.
Stimme Teams über verschiedene Roadmaps hinweg zu Zielgruppenmehrwert, Prioritäten, Erfolgskennzahlen und offenen Fragen ab.

Anforderungen

Nachgewiesene Fähigkeit, Produktstrategien mitzugestalten und durch praktische Datenwissenschaft bessere Nutzerergebnisse zu erzielen.
Erfahrung darin, unklare Fragestellungen in Entscheidungen und messbare Ergebnisse zu überführen.
Sehr gute SQL- und Python-Kenntnisse.
Fundiertes statistisches Urteilsvermögen.
Praktische Erfahrung mit Experimenten, kausaler Inferenz, Kohortenanalysen und Messkonzepten.
Fähigkeit, den Produktmehrwert zu definieren, unvollkommene Näherungskennzahlen zu validieren und kurzfristige Kennzahlenänderungen von nachhaltigen Verbesserungen zu unterscheiden.
Klare Kommunikation und ausgeprägtes Produkturteil.
Fähigkeit, Empfehlungen auszusprechen, Einschränkungen zu erläutern und funktionsübergreifende Partner ohne formale Weisungsbefugnis zu überzeugen.
Fähigkeit, eigenständig Prioritäten in einem breit gefassten Aufgabenbereich zu setzen.
Erfahrung mit Wachstum bei Verbraucherprodukten, Produkten für junge Menschen oder Familien, Lernen und Bildung oder generativer KI ist hilfreich.
Erfahrung mit der Messung von Lernergebnissen, der Verbindung quantitativer und qualitativer Forschung oder der Bewertung von Produkten, deren Mehrwert sich erst mit der Zeit zeigt, ist hilfreich.

Zusatzleistungen

Attraktive Aktienbeteiligung.
Leistungsabhängige Boni für berechtigte Beschäftigte.
Kranken-, Zahn- und Sehhilfeversicherung für Beschäftigte und ihre Familien sowie Arbeitgeberbeiträge zu Health-Savings-Konten.
Vorsorgekonten vor Steuern für Gesundheitsausgaben, Pflege und Fahrtkosten für Parken und öffentlichen Nahverkehr.
401(k)-Altersvorsorgeplan mit Arbeitgeberzuschuss.
Bezahlte Elternzeit von bis zu 24 Wochen für gebärende Elternteile und 20 Wochen für nicht gebärende Elternteile.
Bezahlte medizinische Auszeit und Pflegezeit von bis zu 8 Wochen.
Bezahlter Urlaub: flexible Urlaubstage für Angestellte und bis zu 15 Tage pro Jahr für Beschäftigte ohne Angestelltenstatus.
Mindestens 13 bezahlte Feiertage des Unternehmens.
Mehrere abgestimmte bezahlte Büroschließungen im Jahresverlauf.
Bezahlte Krankheits- oder Sicherheitszeit.
Unterstützung für psychische Gesundheit und Wohlbefinden.
Vom Arbeitgeber bezahlte Grundversicherung für Leben und Berufsunfähigkeit.
Jährliches Budget für Lernen und Weiterentwicklung.
Tägliche Mahlzeiten in den Büros.
Guthaben für Essenslieferungen für berechtigte Beschäftigte.
Umzugsunterstützung für berechtigte Beschäftigte.
Verdopplung von Spenden an gemeinnützige Organisationen.
Zuschüsse für Wohlbefinden.
Überstundenvergütung für Beschäftigte ohne Angestelltenstatus gemäß geltendem Recht.

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Vereinigte Staaten Hybrid Vollzeit Senior Erforderliche Sprache: Englisch Datenwissenschaftler

Cloud Numpy Pandas Python PyTorch Scikit-Learn SQL TensorFlow

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Sponsor für H1B-Visum B2B Künstliche Intelligenz

Vereinigte Staaten

Kalifornien

250.000 $ – 327.000 $ / Jahr

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Python SQL

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Product Data Scientist: Jugend und Lernen

Gestalte Produktstrategie und Experimente für Angebote von OpenAI für junge Menschen, Familien und den Lernbereich. Miss Nutzung, Bindung und Lernergebnisse, um den langfristigen Mehrwert für Nutzerinnen und Nutzer zu verstehen.

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