Le Stage d'été

Chez Discord, nous offrons une expérience personnalisée pour les stagiaires, et notre objectif est d'offrir une expérience qui reproduit ce que c'est de travailler réellement ici. Nous associons des stagiaires qualifiés à des projets et à des groupes, en fonction de leurs intérêts et compétences, et les intégrons totalement dans ces groupes pour l'été.

Les stages sont rémunérés et sont pourvus pour (au minimum) 12 semaines, visant une date de début en juin 2024 pour tenir compte des différents calendriers scolaires. Si les conditions le permettent, nos stages d'été 2024 seront à distance, avec la possibilité de passer une semaine dans le bureau à un moment donné pendant le programme.

L'équipe :

Chez Discord, l'équipe Science des données d'Apprentissage Automatique et d'Inférence causale informe les stratégies de produits, améliore la prise de décisions et crée de la valeur pour les clients en utilisant des techniques avancées d'Apprentissage Automatique et d'Inférence causale. Nous travaillons directement en partenariat avec les principaux domaines produits de Discord. Ceux-ci comprennent l'expérience utilisateur, la sécurité, les revenus, l'écosystème et le marketing.

Ce que vous allez faire

• Appliquer des techniques d'inférence causale de pointe pour fournir une compréhension plus approfondie des utilisateurs et du produit.
• Appliquer des fondations rigoureuses en mathématiques, en statistiques, en algorithmes et des solutions créatives pour résoudre des problèmes délicats
• Collaborer avec d'autres équipes de science des données, de produit, d'ingénierie et commerciales pour garantir que les solutions d'inférence causale développées obtenir un haut rendement et ont un impact important.

Vous allez vous épanouir dans ce rôle si...

• Vous suivez actuellement un MSc/PhD en Statistiques, Économie, Informatique ou un domaine technique connexe
• Vous avez de l'expérience dans au moins l'un des domaines d'IC suivants:
  • Expérimentation (tests A/B) dans une grande entreprise technologique.
  • Mise en œuvre et analyse de méthodes quasi-expérimentales.
  • Utilisation de méthodes non expérimentales, d'observation (par exemple, différence de différence, apparier les scores de propension, discontinuité de régression).
  • Application de méthodes d'inférence causale de pointe en ML (par exemple, Causal Forests, causal knn).
• Expérience en écriture ou livraison de modèles/solutions CI basés sur du code dans le cadre de cours, de projets personnels, de stages, de compétitions ou de recherches.
• Compétences en programmation en Python et SQL.

Salaire de 77 $/heure (Master's) et 90 $/heure (PhD)*Note : Divulgation requise par la loi de transparence salariale de NYC et divulgation CO requise par sb19-085(8-5-20)

Les avantages listés ci-dessous peuvent différer de ceux disponibles en fonction des conditions d'emploi*

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