Staff Research Data Scientist, Manager, Ads Metrics — Google Switzerland

Vollständige Beschreibung

In den meisten Fällen erfordert diese Position persönliche Interviews als Teil des Einstellungsprozesses

Mindestqualifikationen

• Master-Abschluss in Statistik, Data Science, Mathematik, Physik, Wirtschaft, Operations Research, Engineering oder einem verwandten quantitativen Bereich.
• 8 Jahre Erfahrung mit Analytics zur Lösung von Produkt- oder Geschäftsproblemen, Codierung (z. B. Python, R, SQL), Abfrage von Datenbanken oder statistischen Analysen oder 6 Jahre Erfahrung mit einem PhD-Abschluss.
• Erleben Sie den Aufbau, das Management und die Leitung von Teams von Data Scientists oder quantitativen Forschern.
• Erfahrung in der Anwendung von Experimentdesign, Regressionsanalyse und Kernstatistiken zur Durchführung von Datenanalysen, die die Geschäftsanalyse und Entscheidungsfindung vorantreiben.

Bevorzugte Qualifikationen

• 10 Jahre Erfahrung mit Analytics zur Lösung von Produkt- oder Geschäftsproblemen, Codierung (z. B. Python, R, SQL), Abfrage von Datenbanken oder statistischen Analysen oder 8 Jahre Erfahrung mit einem PhD-Abschluss.
• Erfahrung in der modernen statistischen Theorie, einschließlich Experiment Design, Regressionsmodelle, kausale Inferenz, Probenahmemethoden, Zeitreihenanalyse und hierarchische Modellierung.
• Starke Datenintuition und Geschäftssinn, mit der Erfahrung in der Datenanalyse, um Geschäftsprobleme in komplexen, sich schnell bewegenden und mehrdeutigen Geschäftsumgebungen zu lösen.
• Hervorragende Kommunikation und Präsentation Fähigkeiten, mit der Fähigkeit, komplexe Untersuchungsergebnisse für Executive Stakeholder zu destillieren.

Über den Job Das Ads Metrics Team ist das zentrale Data Science Team hinter Google Search Ads. Wir entwickeln Mechanismen, Experimentdesigns, Auswertungsmetriken, statistische Methoden und Analysebibliotheken, um die nächste Generation unserer Search-Werbeprodukte zu entwickeln.

Als Data Scientist im Ads Metrics-Team arbeiten Sie eng mit Software-Ingenieuren, Produktmanagern, Forschern und Analysten zusammen, um die Grenzen von Experimentaldesign, kausalen Rückschlüssen und Zeitreihenanalysen für geschäftskritische Starts zu erweitern. Google Ads steht an der Spitze der KI-Innovation und setzt innovatives maschinelles Lernen und generische KI-Modelle wie Gemini ein, um ein globales Geschäft mit mehreren Milliarden Dollar zu betreiben.

Unsere Arbeit wirkt sich direkt auf Milliarden von Nutzern aus, indem sie die Nutzer vor Schaden schützt, die Anzeigenqualität verbessert und Kampagnen für den Return-on-Investment von Werbetreibenden optimiert. Wir pflegen eine Kultur der tiefen Zusammenarbeit und arbeiten eng mit Teams wie Google Research und DeepMind zusammen, um komplexe Herausforderungen zu lösen. Arbeiten Sie mit uns an modernster KI, nehmen Sie Probleme in beispiellosem Umfang an und bauen Sie die nächste Generation von Werbetechnologie auf. Zuständigkeiten

• Führen und verwalten Sie ein leistungsstarkes Unterteam von Data Scientists im Bereich Search Ads Targeting.
• Arbeiten Sie mit unseren Engineering- und Produktpartnern zusammen, um die wichtigsten zu beantwortenden Fragen zu identifizieren. Übersetzen und verfeinern Sie Geschäftsfragen in geeignete Experimente, Analysen, Bewertungsmetriken oder mathematische Modelle.
• Erstellen Sie End-to-End-Analyse-Pipelines, die mehrdeutige Geschäftsfragen in strenge Frameworks und statistische Modelle übersetzen.
• Entwerfen und bewerten Sie komplexe Experimente oder Modelle (z. B. kausale Inferenz, hierarchische Modelle), um Probleme mit begrenztem Präzedenzfall beim Abrufen und Ranking zu lösen.
• Übersetzen Sie massive Systemtelemetrie in statistisch fundierte Beweise und gewährleisten Sie die höchsten Standards der Datenintegrität für Analysen in Forschungsqualität, die Milliarden-Dollar-Starts freisetzen.

Anforderungen

• Master's degree in Statistics, Data Science, Mathematics, Physics, Economics, Operations Research, Engineering, or a related quantitative field.

• 8 years of experience using analytics to solve product or business problems, coding (e.g., Python, R, SQL), querying databases or statistical analysis, or 6 years of experience with a PhD degree.

• Experience building, managing, and leading teams of data scientists or quantitative researchers.

• Experience applying experiment design, regression analysis, and core statistics to perform data analysis that drives business analysis and decision-making.

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