LinkedIn — это крупнейшая в мире профессиональная сеть, созданная для предоставления экономических возможностей каждому члену мировой рабочей силы. Наши продукты помогают людям устанавливать ценные связи, находить интересные возможности, приобретать необходимые навыки и получать ценные сведения каждый день. Мы также стремимся предоставлять трансформационные возможности для наших собственных сотрудников, инвестируя в их рост. Мы стремимся создать культуру, основанную на доверии, заботе, инклюзивности и веселье, где каждый может добиться успеха.

Описание вакансии

Эта должность находится в Маунтин-Вью, Калифорния.

В LinkedIn наш подход к гибкой работе сосредоточен на доверии и оптимизирован с учетом культуры, связей, ясности и меняющихся потребностей нашего бизнеса. Место работы в этой должности — гибридное, что означает, что работа будет выполняться как из дома, так и из офиса LinkedIn в определенные дни, в зависимости от потребностей бизнеса команды.

Команда Data Science LinkedIn превращает поведение участников сети и клиентов в продуктовые решения для одной из крупнейших профессиональных сетей в мире. Мы глубоко понимаем наших участников с помощью данных, разрабатываем эксперименты, создаем системы метрик и сотрудничаем с отделами PM, Engineering и Design для выпуска функций, которые создают реальные экономические возможности для участников, включая следующее поколение интерфейсов на базе ИИ.

Мы ищем Staff Data Scientist для определения технического направления в рамках продуктовой составляющей. Вы будете решать, какие вопросы стоит изучить, создавать системы измерения, которые команда использует для их решения, и убеждать старших руководителей с помощью четких аналитических аргументов. На уровне Staff Data Scientist от вас ожидается глубокая экспертиза в предметной области, интуиция в отношении продуктов и обширный набор инструментов Data Science (программирование, статистика, аналитика) для создания инициатив, которые приносят прямую пользу бизнесу, и для продвижения стратегии.

Конкретно, вы можете определить, как продуктовая составляющая измеряет долгосрочную ценность участников, возглавить рабочую группу по оценке продуктовых решений на базе ИИ, сотрудничать с коллегами из области ИИ для определения дорожной карты систем ИИ или создать методологию атрибуции, которую наша команда стандартизирует на следующие два года.

Вы будете сотрудничать с руководством отделов PM и Engineering, наставничать старших специалистов по Data Science и иметь четкое мнение о том, как следует выполнять эту работу.

Что мы ищем:

• Подтвержденный опыт влияния на уровне организации с помощью аналитики (фреймворки, методологии или системы измерения, которые переживают проект, для которого они были созданы)
• Глубокая техническая экспертиза: у вас может быть экспертиза в области экспериментов и причинно-следственного вывода, или в атрибуции рекламы, или в моделировании. Вы пишете эффективный код на Python и SQL и можете наставлять других.
• Глубокая экспертиза в предметной области, относящейся к бизнесу LinkedIn, например, из сферы социальных сетей, онлайн-маркетплейсов, B2B-рекламы или продаж.
• Способность представить количественный аргумент, который изменяет решение уровня директора.
• Собственное видение того, как Data Science должен развиваться по мере того, как продукты становятся нативными для ИИ.
• Подтвержденный рост старших специалистов по Data Science через наставничество и техническое лидерство.

Обязанности

• Разрабатывает и проводит результативные эксперименты на основе данных и причинно-следственный анализ для тестирования и валидации новых продуктовых идей или стратегий выхода на рынок, для более глубокого понимания экосистемы, для информирования о масштабируемости фреймворков измерения и для мониторинга текущих продуктов или систем.
• Оценивает инструментарий A/B-тестирования и причинно-следственного анализа на предмет неочевидных, но важных пробелов и, возможно, сотрудничает с командами прикладных наук для создания протоколов и методов A/B-тестирования и причинно-следственного анализа, а также анализирует эффективность запуска для оптимизации новых и/или существующих функций или моделей.
• Использует инструменты ИИ в повседневных рабочих процессах для повышения производительности.
• Концептуализирует, определяет и распространяет фундаментальные метрики для постановки организационных целей и масштабирования с помощью ИИ для демократизации принятия решений на основе данных.
• Анализирует и интерпретирует внутренние, сложные, неструктурированные и/или структурированные наборы данных, потенциально связанные с внешними источниками или межфункциональной информацией, для оценки состояния бизнеса и понимания того, что движет бизнес-результатами.
• Исследует внутренние, сложные модели и системы искусственного интеллекта (ИИ) для понимания и обеспечения прозрачности того, как они работают, как отслеживаются и как их можно улучшить.
• Продвигает дорожные карты систем ИИ посредством постоянной оценки производительности моделей и совершенствования систем и моделей LLM.
• Продвигает лучшие практики и принципы Data Science на всех этапах разработки индивидуальных и/или масштабируемых решений для работы с данными.
• Консультирует соответствующих партнеров и внутренних клиентов по вопросам определения масштабов расследований и экспериментов на основе данных, предоставляя стратегические рекомендации по приоритетам для достижения намеченной стратегии.
• Обеспечивает согласованность и проактивно общается с командами Data Science и бизнес-подразделениями.
• Выявляет закономерности поведения пользователей с использованием передовых методов интеллектуального анализа данных и предоставляет основанные на данных рекомендации внутренним партнерам.
• Создает убедительные, ориентированные на данные истории и рекомендации, основанные на аналитических выводах, для влияния на стратегическое направление и принятие решений внутренними клиентами.

Квалификация

Базовые квалификации

• Степень бакалавра или выше в количественной области: статистика, исследования операций, информатика, информатика, инженерия, прикладная математика, экономика и т. д.
• 5+ лет соответствующего опыта работы.
• Опыт влияния на стратегию посредством презентаций, ориентированных на данные.
• Опыт работы с SQL.
• Опыт работы как минимум с одним языком программирования (например, R, Python, Scala).
• Опыт прикладной статистики и статистического моделирования в как минимум одном пакете статистического программного обеспечения.
• Опыт представления данных и использования инструментов визуализации.
• Опыт проведения платформенных экспериментов и использования таких методов, как A/B-тестирование.

Предпочтительные квалификации

• Степень магистра или доктора наук в области прикладной математики, информатики, Data Science, экономики, инженерии, информатики, статистики или смежной области.

Предлагаемые навыки

• Управление заинтересованными сторонами
• Влияние для достижения результатов
• Стратегическое мышление

LinkedIn стремится к справедливой и равной компенсации.

Диапазон заработной платы для этой должности составляет от 149 000 до 245 000 долларов США. Фактический пакет вознаграждения основан на нескольких факторах, уникальных для каждого кандидата, включая, помимо прочего, набор навыков, глубину опыта, сертификаты и конкретное место работы. Это может отличаться в других местах из-за различий в стоимости труда.

Общий пакет вознаграждения для этой должности может также включать годовой бонус за производительность, акции, льготы и/или другие применимые планы стимулирующего вознаграждения. Для получения дополнительной информации посетите careers.linkedin.com/benefits.

Дополнительная информация

Заявление о равных возможностях

Мы ищем кандидатов с широким спектром взглядов и опыта, и мы гордимся тем, что являемся работодателем, предоставляющим равные возможности. LinkedIn рассматривает квалифицированных кандидатов независимо от расы, цвета кожи, религии, вероисповедания, пола, национального происхождения, возраста, инвалидности, статуса ветерана, семейного положения, беременности, пола, гендерной экспрессии или идентичности, сексуальной ориентации, гражданства или любой другой категории, защищенной законом.

LinkedIn стремится предоставить инклюзивный и доступный опыт для всех соискателей, включая лиц с ограниченными возможностями. Наша цель — создать инклюзивную и доступную рабочую среду, где каждый имеет возможность добиться успеха.

Ордонанс Сан-Франциско о справедливых возможностях

В соответствии с Ордонансом Сан-Франциско о справедливых возможностях, LinkedIn будет рассматривать квалифицированных кандидатов с историей арестов и судимостей.

Заявление о политике прозрачности оплаты труда

Как федеральный подрядчик, LinkedIn следует положениям о прозрачности оплаты труда и недискриминации, описанным по этой ссылке: lnkd.in/paytransparency.