Ведущий специалист по анализу данных, пользовательская экосистема

Задачи: — Определять методы измерения, моделировать и проводить эксперименты для повышения вовлеченности пользователей и улучшения контента. — Устанавливать научное направление для решения проблем потребителей, включая открытость, актуальность, персонализацию, рост пользователей, удержание, контент и связи. — Обеспечивать устойчивое понимание пользователей, их намерений, отношений и поведения, ведущих к долговременной ценности. — Разрабатывать модели и структуры, представляющие пользователей, контент, сообщества и их отношения для использования в средних и больших масштабах. — Определять, как измерять здоровье потребителей и экосистемы при конкурирующих целях и различающейся краткосрочной скорости. — Организовывать механическую подготовку и направлять эксперименты для определения устойчивого улучшения метрик. — Создавать современные системы измерения гетерогенных эффектов среди различных персон, платформ, типов контента и стадий сообщества, регулируя их применимость в производственной среде. — Обеспечивать согласованность взаимодействий в экосистеме, включая обратные связи, выбор эффектов, вмешательство, распределение и предложение контента. — Переводить сложные технические выводы в четкие продуктовые и бизнес-решения. — Развивать уникальных ученых через наставничество и влиять на здоровье и направление организации науки о данных. Требования: — Глубокая экспертиза как минимум в одной из областей науки о потребителях, таких как системы помощи и добычи информации, моделирование пользователей, персонализация, жизненный цикл, LTV, оптимизация, моделирование контента, сообщества или экосистемы, графы знаний и представлений, причинная интерференция, эксперименты и долгосрочное измерение. — Глубокое понимание моделирования и оптимизации систем, связанных с пользователями, контентом, сообществами и обратными связями. — Способность формулировать и вести сложные вопросы, выявлять важные неопределенности и разрабатывать строгий путь от доказательств к действиям. — Исключительные технические навыки в проектировании моделей, выборе целей, валидации, экспериментах и компромиссах в производстве. — Продвинутые знания и методы современного машинного обучения для поведенческих и информационных данных, включая обучающие представления и последовательные или контекстные модели. — Опыт работы с платформами глубокого обучения, такими как PyTorch или JAX. — Опыт взаимодействия с командами продуктов, инженерии, исследований и другими партнерами. — Отличные письменные и устные коммуникативные навыки, умение работать со старшими сторонами и ясно объяснять технические идеи. — Промежуточный опыт применения науки о данных, машинного обучения, статистики, экспериментов или причинной интерференции к потребительским продуктам. Условия: — Полный рабочий день с возможностью удалённой работы. — В зависимости от уровня карьеры возможна оплата в виде ограниченных акций и комиссий. — Reddit предлагает широкий спектр льгот для сотрудников в США, включая частную, стоматологическую и зрительную страховку, 401(k) с учетом требований работодателя, щедрое время отпуска и декретный отпуск.