Менеджер группы Data Science, Adobe Express

Наша Компания Компания Adobe руководствуется миссией изменения мира через цифровые впечатления. Мы оснащаем широкий спектр людей, от начинающих художников до мировых брендов, инструментами, которые им необходимы для проектирования и предоставления выдающихся цифровых впечатлений. Мы страстно стремимся дать возможность людям создавать поразительные и влиятельные изображения, видео и приложения, а также радикально изменить то, как компании взаимодействуют с клиентами на всех экранах. Мы уделяем внимание найму лучших талантов и стремимся создать исключительные условия для наших сотрудников, где уважение является первостепенным, а равные возможности доступны для всех. Мы понимаем, что инновационные идеи могут прийти из всех областей внутри организации, и мы уверены, что следующая переломная идея может происходить от вас! Возможности Наша команда - это душевный союз рассказчиков, первопроходцев технологий и революционеров. Опираясь на первоначальные успехи Adobe Adobe Express, мы сейчас заново представляем (с нуля!) как люди открывают, создают и публикуют различные медиа - от графики до изображений и видео - прямо в своих браузерах и на мобильных устройствах. Мы стремимся разрабатывать быстрые и удобные для пользователя продукты, которые позволят студентам, социальным инфлюенсерам, маркетологам, малому бизнесу и любому, у кого есть история для рассказа, создавать контент, который выделяется и впечатляет их аудиторию. Нам требуется опытный разработчик программного обеспечения и архитектор для проектирования и создания инфраструктуры и инструментов для аналитической платформы для Express и Adobe Apps. Вызов Мы ищем главного менеджера для руководства высокопроизводительной командой, увлеченной решением бизнес-проблем с помощью данных. Вы и ваша команда будут работать как стратегические партнеры со старшими руководителями бизнеса для определения возможностей и проблем, проверки гипотез, разработки аналитических и научных решений и открытия новых возможностей для улучшения Express для наших пользователей и расширения бизнеса. Что вы будете делать Как практический менеджер, доставать аналитически обоснованные идеи и рекомендации и воспитывать высокопроизводительную команду специалистов по обработке данных и инженеров по машинному обучению. Использовать глубокое понимание бизнеса, ключевых показателей и data-driven подход для стимулирования роста и достижения реальных бизнес-результатов. Сотрудничать с продуктовыми и инженерными партнерами для ответа на ключевые "почему" вопросы, руководствуя команду в переводе неясных бизнес-проблем в практические задачи. Обеспечивать стабильные, надежные технические результаты, которые облегчают принятие решений на основе данных, в соответствии с организационными целями. Эффективно коммуницировать сложные аналитические открытия как техническим, так и нетехническим участникам в понятной форме. Поддерживать формирование разнообразных, талантливых команд в рамках инклюзивной культуры. Разрабатывать и поддерживать план анализа и машинного обучения для лучшего понимания пользователей и стимулирования роста в Express. Что мы ищем Кандидата со степенью магистра или доктора наук в количественной области или эквивалентном опыте. По меньшей мере 3 года опыта управления командами ученых-датологов и продвижения культуры инноваций, сотрудничества и постоянного совершенствования. Знание SaaS и аналитики использования мобильного программного обеспечения, включая сильное продуктовое чувство и понимание бизнес-стратегии. Практический опыт работы как ученого по данным, алгоритмического инженера или инженера по машинному обучению в технологической компании, с возможностью углубиться в данные и применить креативные мысли и навыки решения проблем для получения прикладного взгляда. Продемонстрированные навыки выбора подходящих статистических инструментов для анализа данных. Эффективные письменные и устные коммуникативные навыки. Опыт работы с разработкой продуктов на основе гипотез. Опыт работы в качестве мыслительного партнера для улучшения качества принятия решений и способности влиять на экспертное мнение. Опыт построения предиктивных ML-моделей как для офлайн-анализа, так и для интеграции в продукт. Сильный опыт в управлении проектами и доставке. Предпочтительно: опыт работы с ML Ops и соответствующими процессами управления. Наша заработная плата конкурентоспособна, отражает трудозатраты по нескольким географическим рынкам США и варьируется в зависимости от этих определенных рынков. Диапазон зарплат в США для этой должности составляет от 130 300 до 264 200 долларов в год. Зарплата в этом диапазоне зависит от места работы и может также зависеть от профессиональных знаний, навыков и опыта. Более подробную информацию о конкретном диапазоне зарплаты для места работы можно получить в процессе приема на работу. В Adobe начальные зарплаты для продажных ролей выражены в виде общей целевой компенсации (TTC = базовая + комиссия), и краткосрочные стимулы представлены в виде планов комиссионных от продаж. Начальные зарплаты для не продажных ролей выражены в виде базовой зарплаты, а краткосрочные стимулы представлены в виде Плана ежегодных стимулов (AIP). Некоторые роли могут также быть допущены к долгосрочным стимулам в виде нового приза в акциях. Adobe гордится тем, что является работодателем, обеспечивающим равные возможности занятости и проводит политику поддержания активных мер. Мы не дискриминируем на основе пола, расы или цвета кожи, этнической или национальной принадлежности, возраста, инвалидности, религии, сексуальной ориентации, гендерной идентичности или выражения, статуса ветерана или любых других признаков, защищенных законом. Adobe стремится сделать свой сайт доступным для всех пользователей. Если у вас есть инвалидность или особые потребности, требующие помощи для навигации по нашему веб-сайту или выполнения процесса подачи заявки, пожалуйста, отправьте электронное письмо на адрес [email protected] или позвоните по телефону (408) 536-3015. Adobe ценит свободные и открытые рынки для всех сотрудников и имеет политику, которая гарантирует, что мы не вступаем в незаконные соглашения с другими компаниями, чтобы не нанимать друг друга сотрудников.