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O Pinterest é uma plataforma de descoberta visual onde as pessoas encontram inspiração, salvam ideias e as organizam em torno de interesses, projetos e compras. Sua experiência combina recomendações personalizadas e busca visual sobre temas como decoração, moda, receitas e eventos, além de ajudar criadores e varejistas a alcançar seus públicos por meio de ferramentas de comércio e publicidade.

Cientista de Dados Staff, Confiança e Segurança no Pinterest

Lidere iniciativas de ciência de dados que fortaleçam a plataforma de Confiança e Segurança do Pinterest por meio de aprendizado de máquina, experimentação, previsões e medição rigorosa. Ajude a definir decisões proativas de segurança para a comunidade global de usuários, criadores, anunciantes e comerciantes do Pinterest.

Descrição

  • Desenvolva profunda expertise na plataforma de Confiança e Segurança do Pinterest, identificando oportunidades, riscos e lacunas de medição no funil
  • Lidere iniciativas que enfrentem desafios de Confiança e Segurança em todo o funil de usuários
  • Crie e coloque em produção estruturas escaláveis de aprendizado de máquina e avaliação para medição, recomendações e previsões
  • Estabeleça práticas de instrumentação e experimentação que apoiem as equipes de engenharia de produto
  • Use métodos científicos e estatísticos rigorosos para orientar o desenvolvimento e a melhoria de produtos
  • Crie protótipos e aperfeiçoe pipelines de análise que gerem insights a partir de dados em grande escala
  • Desenvolva sólido conhecimento de estruturas de dados e métricas e defenda melhorias de produto baseadas neles
  • Trabalhe em parceria com gerentes de produto, engenheiros, designers, pesquisadores e outras partes interessadas multifuncionais
  • Apresente descobertas importantes e influencie decisões de produto que afetem a comunidade global de usuários, criadores, anunciantes e comerciantes do Pinterest
  • Faça a área de Confiança e Segurança avançar de uma moderação reativa e de relatórios tardios de danos para um modelo operacional proativo e orientado por métricas

Requisitos

  • Pelo menos 10 anos de experiência analisando dados em um ambiente dinâmico e orientado por dados
  • Capacidade comprovada de aplicar métodos científicos a problemas práticos usando dados em escala web
  • Experiência profunda em aprendizado de máquina, modelagem estatística, previsões, econometria ou disciplina relacionada
  • Abordagem cientificamente rigorosa para análise e dados
  • Capacidade de trabalhar com conjuntos de dados grandes, complexos e de alta dimensionalidade
  • Fluência em SQL ou outra linguagem de banco de dados
  • Fluência em Python ou R
  • Excelentes habilidades de comunicação e influência
  • Capacidade de explicar descobertas a partes interessadas técnicas e não técnicas
  • Capacidade de colaborar com líderes multifuncionais
  • Bacharelado em ciência da computação, área relacionada ou experiência equivalente
  • As pessoas candidatas devem estar baseadas nos Estados Unidos

Benefícios

  • Elegibilidade para participação acionária
  • Modelo de trabalho flexível por meio do PinFlex
  • Colaboração presencial uma ou duas vezes por trimestre
  • Apoio à igualdade de oportunidades e a adaptações durante todo o processo seletivo

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