Ведущий специалист по анализу данных в сфере рекламы

Задачи: — Определять будущее науки о данных в рекламе, владеть и усиливать развитие решений для масштабирования, роста доходов и актуальности. — Руководить стратегическим дизайном и научной дорожной картой для новых решений, повышающих рентабельность инвестиций рекламодателей, пользовательский опыт и доход Reddit. — Брать полную ответственность за сложные задачи, включая ускорение полной воронки, жизненную ценность рекламодателя (LTV) и развитие продвинутых предсказательных и причинно-следственных моделей. — Определять и кодифицировать лучшие практики для крупномасштабного статистического анализа, экономического анализа, причинно-следственных выводов, оффлайн-оценки моделей и A/B-экспериментов. — Быть источником данных для научных сотрудников, инженеров и менеджеров по сложным задачам с крупномасштабными поведенческими данными. — Влиять на дизайн и определение ключевых бизнес-метрик и показателей производительности, сотрудничать с кросс-функциональными командами для согласования стратегических целей и перевода инсайтов в действия. — Руководить техническими мыслителями и старшими научными сотрудниками, влияя на техническое и статистическое направление по всей организации продуктов и инженерии, продвигать инновации в рекламных методах. Требования: — Доказанная экспертиза в понимании ценности рекламного рынка, аукционирования, креативов и форм рекламы, измерений и экспериментов в масштабе. — Степень магистра или доктора философии в области экономики, статистики, компьютерных наук, оперативных исследований или соответствующей финансовой дисциплины. — Для обладателей степени MS: более 12 лет опыта в прикладной науке, науке о данных или инженерии машинного обучения. — Для обладателей степени PhD: более 8 лет аналогичного опыта. — Продвинутый уровень владения статистическим программированием на Python или R и SQL. — Опыт статистического анализа, моделирования, основ машинного обучения и/или оптимизации методов. — Сильное понимание дизайна экспериментов, причинно-следственных выводов и методологий A/B-тестирования. — Исключительные навыки решения проблем и коммуникации, опыт работы с продуктовой и инженерной командами. — Опыт работы в быстро меняющихся, неопределенных условиях с кросс-функциональными командами. — Доказанный опыт руководства крупными организациями (более 500 инженеров/ученых данных) в технических направлениях, статистической строгости и лучших практиках машинного обучения. Условия: — Комплексные медицинские льготы и программы замены доходов. — Глобальные программы льгот, включая рабочее пространство, профессиональное развитие и поддержку в сфере здравоохранения. — Поддержка планирования семьи, уход, подтверждение генетической идентичности. — Льготы по психическому здоровью и коучингу. — Гибкий отпуск и оплачиваемое время для волонтерства. — Щедрый оплачиваемый отпуск по уходу за ребенком. — Прозрачность оплаты с диапазоном базовой зарплаты от 268 000 до 365 100 долларов США в год. — Возможность получения акций в виде ограниченных акций и комиссий в зависимости от должности. — Дополнительные льготы для сотрудников в США, включая частную, стоматологическую и зрительную страховку, 401(k) с учетом требований работодателя, щедрое время для отпуска и отпуска по уходу за ребенком. Формат работы: полный рабочий день, удалённо. География работы не ограничена городом.