Data Scientist III, Product — Google Switzerland

Description complète

Titres minimums

• Baccalauréat en statistique, mathématiques, sciences des données, génie, physique, économie ou un domaine quantitatif connexe.
• 5 ans d'expérience de travail avec des applications d'analyse (extraire des idées, effectuer des analyses statistiques ou résoudre des problèmes d'affaires) et de codage (Python, R, SQL) (ou 2 ans d'expérience de travail avec une maîtrise).

Titres préférés

• Maîtrise en statistique, mathématiques, sciences des données, génie, physique, économie ou un domaine quantitatif connexe.
• 5 ans d'expérience de travail avec les applications d'analyse (extraire des idées, effectuer des analyses statistiques ou résoudre des problèmes d'affaires), et de codage (Python, R, SQL).
• 1 an d'expérience avec AI Algorithms.

Sur le travail Aidez à servir la base d'utilisateurs mondiale de Google de plus d'un milliard de personnes. Données Les scientifiques fournissent un soutien quantitatif, une compréhension du marché et une perspective stratégique à nos partenaires dans l'ensemble de l'organisation. En tant que membre de l'équipe qui aime les données, vous faites office d'expert en analyse pour vos partenaires, en utilisant des chiffres pour les aider à prendre de meilleures décisions. Vous tisserez des histoires avec un aperçu significatif des données. Vous ferez des recommandations critiques pour vos collègues Googlers en Ingénierie et Gestion de Produits. Vous apprécierez de relever les chiffres une minute et de communiquer vos conclusions à un chef d'équipe la prochaine.

Responsabilités

• Automatiser l'extraction des données à partir de vastes ensembles de données géospatiales pour créer des tableaux de bord complets de rapports et de surveillance qui suivent la santé des entreprises.
• Effectuer des modélisations et des analyses de données à grande échelle pour découvrir les possibilités d'amélioration stratégique et évaluer avec précision l'impact de l'initiative.
• Concevoir et élaborer des méthodes statistiques pour évaluer la qualité des données tout en effectuant une analyse approfondie des causes profondes des défaillances.
• Présenter régulièrement aux principaux intervenants les constatations et les points de vue fondés sur les données, en formulant des recommandations stratégiques pour orienter l'amélioration des produits ou des procédés.
• Identifier et hiérarchiser les possibilités de croissance à fort impact et les défis opérationnels critiques, en assurant l'exécution et en apportant des améliorations notables fondées sur une rétroaction continue.