Data Research Scientist, Ads Insight and Measurement

Присоединяйтесь к авангарду инноваций в качестве Исследователя данных в Google. Погрузитесь в огромные массивы данных и извлекайте из них информацию, влияющую на глобальные бизнес- и технические стратегии.

• Степень бакалавра в области статистики, науки о данных, математики, физики, экономики, исследования операций, инженерии или в смежной количественной области, либо эквивалентный практический опыт.
• Более 4 лет опыта аналитики для решения продуктовых или бизнес-задач, умение программировать (например, Python, R, SQL), опыт работы с базами данных или проведения статистического анализа.

• Более 4 лет опыта работы в качестве Data Scientist, умение проводить статистический анализ данных, включая линейные модели, многомерный анализ, стохастические модели и методы выборки.
• Значительный опыт в формулировке и переводе бизнес-вопросов в аналитические рамки, а затем в получении ответов с использованием доступных данных.
• Умение применять методы причинно-следственного анализа, такие как сплит-тестирование, использование инструментальных переменных, методы разности разностей, регрессия с фиксированными эффектами, модели панельных данных, дискретная регрессия и соответствующие оценки.

Работая Количественным аналитиком в Google, ваш труд повлияет на различные области организации. Используйте силу аналитического мастерства и статистических методов для анализа данных, определяя возможности для повышения эффективности в таких областях, как эффективность рекламы или оптимизация сетевой инфраструктуры. Сотрудничайте с инженерами, менеджерами продуктов, сотрудниками отделов продаж и маркетинга, влияя на продукты и практики Google на основе ваших исследований и результатов. Вы играете ключевую роль не только в анализе данных, но и в разработке решений.

• Лидировать в инициативах по разработке новых, основанных на данных и соблюдающих конфиденциальность рекламных и маркетинговых продуктов вместе с инженерными, продуктовыми и клиентскими командами.
• Решать сложные аналитические проблемы структурированным подходом; от сбора данных и разведочного анализа данных (EDA) до разработки моделей и представления результатов.
• Создавать и прототипировать аналитические процессы для масштабирования выводов, развивать глубокие знания струк