Літня стажування

У Discord ми надаємо індивідуалізований досвід стажування, спрямований на відтворення реального робочого середовища. Ми поєднуємо компетентних стажерів з підходящими проектами та командами, орієнтуючись на їхні інтереси та навички, та повністю інтегруємо їх до цих команд на літо.

Стажування є оплачуваними і тривають принаймні 12 тижнів, починаючи з червня 2024 року, щоб врахувати різні академічні календарі. Якщо умови дозволять, наше літнє стажування 2024 року буде проводитися дистанційно, з можливістю провести тиждень у офісі в якийсь момент програми.

Команда:

У Discord команда Data Science, що займається машинним навчанням та причинно-наслідковим вивченням допомагає формувати стратегії продукту, поліпшувати процес прийняття рішень та генерувати цінність для клієнтів, використовуючи передові техніки машинного навчання та причинно-наслідкового вивчення. Ми тісно співпрацюємо з ключовими доменами продукту по всьому Discord, такими як досвід користувача, безпека, доходи, екосистема та маркетинг.

Ваша роль:

• Використання передових технік причинно-наслідкового вивчення для глибших інсайтів у користувачів та продукт.
• Використання звукових математичних, статистичних та алгоритмічних принципів разом з інноваційними рішеннями для вирішення складних проблем.
• Співпраця з іншими науково-дослідними, продуктовими, інженерними командами та бізнес-командами для забезпечення високої відповідності та впливу розроблених рішень з причинно-наслідковим вивченням.

Ви преуспієте на цій ролі, якщо...

• Ви наразі отримуєте ступінь магістра/доктора в галузі статистики, економіки, комп'ютерних наук або суміжній технічній галузі.
• Ви маєте досвід у принаймні одній з наступних областей причинно-наслідкового вивчення:
  • Проведення експериментів (A/B тестування) в крупній технологічній компанії.
  • Впровадження та аналіз квазі-експериментальних методів.
  • Використання неекспериментальних, спостережних методів (наприклад, різниця в різниці, підбір за балами схильності, регресія з розривом).
  • Застосування передових методів машинного навчання причинно-наслідкового вивчення (наприклад, причинні ліси, причинне knn).
• Ви маєте досвід написання або впровадження моделей/рішень причинно-наслідкового вивчення на основі коду як частину ваших курсових робіт, особистих проектів, стажувань, конкурсів або досліджень.
• Ви володієте навичками програмування на Python та SQL.

Виплата зарплати $77/годину (для студентів-магістрів) та $90/годину (для студентів-докторів) *Примітка: Це вимога Закону про прозорість оплати праці у Нью-Йорку та CO Disclosure (як вимагається законом sb19-085[8-5-20]).

Зверніть увагу, що перелічений нижче перелік пільг може варіюватися залежно від умов зайнятості*

#LI-Hybrid