Senior Data Scientist, Inference, Marketing Technology

Desde su creación en 2007, Airbnb ha crecido de ser una pequeña plataforma de alojamiento en San Francisco a una comunidad global con más de 4 millones de Anfitriones y más de 1 mil millones de llegadas de huéspedes. Nuestros Anfitriones ofrecen estancias y experiencias únicas que permiten a los huéspedes conectarse auténticamente con comunidades de todo el mundo.

Nuestro equipo de Tecnología de Marketing está a la vanguardia del impulso del crecimiento de anfitriones y huéspedes. Aprovechamos campañas de marketing basadas en datos, plataformas de entrega fiables y modelos avanzados de aprendizaje automático para ampliar nuestro alcance, mejorar la segmentación y optimizar las estrategias de pujas.

Estamos buscando un talentoso Científico de Datos para mejorar la medición del marketing de marca y generar conocimientos que mejoren nuestras estrategias de campaña. Trabajarás con varios interesados para planificar y optimizar creativos, páginas de destino y más.

Si tienes un sólido conocimiento en inferencia causal, modelado bayesiano y un entusiasmo por refinar nuestras estrategias de campaña, queremos saber de ti. Los proyectos pueden incluir el desarrollo de un Modelo de Mezcla de Marketing y el diseño y análisis de Quasi-experimentación.

• Inferencia: Aplicar métodos de inferencia causal y modelos de regresión bayesiana para evaluar la efectividad de la publicidad de Airbnb.
• Experimentación: Diseñar y analizar experimentos para medir el impacto de las inversiones en marketing digital.
• IA/ML: Utilizar LLM para entender escenarios de viaje de usuarios y optimizar puntos de contacto de marketing con Aprendizaje por Refuerzo.
• Conocimientos: Producir conocimientos valiosos sobre segmentos de clientes y los huéspedes más valiosos para aumentar la efectividad de los anuncios y optimizar el gasto.
• Comunicación: Colaborar con interesados de diferentes áreas para diseñar e implementar la medición del marketing de marca.
• Empoderamiento: Identificar estratégicamente oportunidades para mejorar y escalar la medición de la marca y los conocimientos sobre los clientes.

• 6+ años en un rol de análisis cuantitativo con un título de Maestría, o 4+ años con un doctorado en un campo relacionado.
• Competencia en Modelado Bayesiano y métodos de inferencia causal.
• Experiencia con programación estadística (Python o R) y uso de bases de datos (SQL).
• Sólidas habilidades para resolver problemas utilizando métodos y modelos apropiados.
• Habilidades de comunicación efectivas para relacionarse con interesados técnicos y no técnicos.
• Capacidad para traducir hallazgos complejos en narrativas atractivas.

• Doctorado en Economía, Estadística, Marketing o campo relacionado.
• Experiencia práctica con LLM, aprendizaje profundo para video y audio, y aprendizaje por refuerzo.
• Una pasión por el marketing y la ciencia del consumidor, junto con un profundo interés en aplicar la investigación académica a problemas del mundo real.

Este rol es elegible para trabajo remoto dentro de los EE. UU. Puede ser necesario realizar visitas ocasionales a una oficina de Airbnb o fuera de las instalaciones. Asegúrate de residir en un estado donde Airbnb, Inc. tenga una entidad registrada. Para una lista actualizada de estados excluidos, haz clic aquí.

Airbnb valora la diversidad y se esfuerza por trabajar con el grupo de talento más amplio posible. Alentamos a todas las personas calificadas a postularse, ya que las ideas diversas fomentan la innovación y el compromiso.

También proporcionamos un proceso de solicitud y entrevista inclusivo para personas con discapacidades. Si necesitas una adaptación razonable para enviar una solicitud, contáctanos en: [email protected]. Incluye tu nombre completo, el puesto al que te estás postulando y la adaptación requerida.

El rango de pago base para este rol es de $174,000 a $213,500 USD. El pago real depende de factores como capacitación, habilidades transferibles, experiencia laboral, necesidades comerciales y demandas del mercado. Este rol también puede ser elegible para bon