Pinterest — это визуальная платформа для поиска идей, где люди находят вдохновение, сохраняют идеи и организуют их по интересам, проектам и покупкам. Платформа объединяет персонализированные рекомендации и визуальный поиск по таким темам, как дизайн интерьера, мода, рецепты и мероприятия, а также помогает авторам и розничным продавцам находить аудиторию с помощью инструментов для электронной торговли и рекламы.
Руководитель направления аналитической инженерии II, базовая наука о данных в Pinterest
Руководите высокоэффективной командой аналитической инженерии в Pinterest, создавая основы данных, системы экспериментов и аналитические решения на базе ИИ для платформы вдохновения.
Описание
- Руководить, поддерживать и развивать разнообразную высокоэффективную команду аналитической инженерии
- Устанавливать стандарты инструментирования и экспериментов и распространять их среди продуктовых инженерных команд
- Создавать и тестировать инструменты ИИ и аналитические конвейеры, предоставляющие масштабируемые аналитические сведения
- Применять ИИ для ускорения анализа, прототипирования, итераций, документирования и обеспечения качества, проверяя результаты
- Работать с дата-сайентистами и инженерами, чтобы важные наборы данных, аналитические сведения и исследования метрик были доступны для самостоятельного использования
- Вести документацию по инструментам и наборам данных, формируя стратегию качества и демократизации данных
- Сотрудничать с продакт-менеджерами, инженерами, дизайнерами и исследователями для создания будущих возможностей Pinterest
Требования
- Не менее шести лет опыта работы с данными в динамичной среде, ориентированной на данные, включая опыт управления инженерами
- Навыки работы с большими, многомерными и сложными наборами данных
- Владение SQL или другим языком работы с базами данных, а также Python или R
- Опыт обработки вложенных структур данных и применения оконных функций, оптимизации запросов и секционирования данных
- Опыт оркестрации рабочих процессов и ETL или ELT для очень больших и сложных наборов данных с зависимостями DAG
- Опыт создания аналитических решений и преобразования открытых задач в ясные цели с высоким эффектом
- Подтверждённая способность повышать скорость и качество рабочих процессов с помощью ИИ, критически проверяя и верифицируя результаты, созданные с его помощью
- Высокая добросовестность, ответственность, защита конфиденциальных данных и готовность отвечать за решения и результаты работы
- Степень бакалавра, магистра или доктора в количественной дисциплине, например в компьютерных науках, статистике или математике, либо эквивалентный опыт
- Опыт автоматизации, обнаружения аномалий, а также оптимизации инфраструктуры и рабочих процессов будет преимуществом, но не является обязательным
- Опыт разработки внутренних инструментов, повышающих скорость инженерной работы, будет преимуществом, но не является обязательным
Преимущества
- Право на получение акций
- Гибкая модель работы
- Очное сотрудничество один или два раза в месяц
- Равные возможности трудоустройства и поддержка при необходимости адаптаций