Esri
Lyft
Senior Data Scientist, Kausale Inferenz
Über die Stelle
Bei Lyft ist es unser Ziel, zu dienen und zu verbinden. Wir wollen dies erreichen, indem wir ein Arbeitsumfeld fördern, in dem sich alle Teammitglieder zugehörig fühlen und die Möglichkeit haben, sich zu entfalten.
Das Growth Products Team treibt die Akquise von Fahrern und Fahrgästen voran, um das Geschäft zu skalieren und den Marktplatz auszubalancieren. Wir sind spezialisiert auf Anreiz- und Nachrichten-Targeting, Budgetoptimierung und die Messung von bezahlten Medien und bewegen uns schnell, um neue Ideen und Produkte zu testen.
Als Data Scientist mit Expertise in kausaler Inferenz und Marketing-Mix-Modellen (MMM) werden Sie unsere Bemühungen zur Messung und Optimierung von Investitionen über alle Marketingkanäle hinweg leiten.
Aufgaben
- Liefern Sie Ergebnisse über den gesamten Lebenszyklus von Data-Science-Lösungen für Growth: von der Definition des Problems mit funktionsübergreifenden Stakeholdern bis zur Bereitstellung von Produktionsmodellen, die wichtige Geschäftsprobleme lösen.
- Übernehmen Sie die Verantwortung für komplexe Domänen und entwickeln Sie langfristige Roadmaps, um die Geschäftsauswirkungen zu maximieren.
- Erstellen Sie statistische Pipelines, schreiben Sie Produktionscode und entwerfen/analysieren Sie Experimente.
- Nehmen Sie an der Science-On-Call-Rotation teil, um sicherzustellen, dass automatisierte Kampagnen erfolgreich laufen.
Anforderungen
- Fortgeschrittener Abschluss in Statistik, Wirtschaftswissenschaften, Mathematik oder vergleichbare Branchenerfahrung.
- 4+ Jahre Branchenerfahrung in kausaler Inferenz oder Data Science.
- Nachgewiesene Fähigkeit, Statistik auf unstrukturierte Probleme anzuwenden und messbare Ergebnisse zu erzielen.
- Tiefgreifende technische Expertise in kausaler Inferenz und der Bewältigung anspruchsvoller Messprobleme.
- Expertise in SQL und Erfahrung mit großen Datenplattformen.
- Sicherer Umgang mit Python und Erfahrung in Produktions-Code-Umgebungen.
- Expertise in Marketing-Mix-Modellierung ist sehr erwünscht.
Leistungen
- Hervorragende Optionen für Kranken-, Zahn- und Augenversicherungen mit zusätzlichen Programmen, die bei Anmeldung verfügbar sind.
- Leistungen für psychische Gesundheit.
- Leistungen für den Familienaufbau.
- Leistungen für Kinderbetreuung und Haustiere.
- 401(k) Plan mit Arbeitgeberzuschuss zur Altersvorsorge.
- Zusätzlich zu 12 Feiertagen haben Angestellte mit Festgehalt eine diskretionäre bezahlte Auszeit, Stundenlöhner haben 15 Tage bezahlte Auszeit.
- 18 Wochen bezahlter Elternurlaub. Biologische, Adoptiv- und Pflegeeltern sind alle berechtigt.
- Subventionierte Pendlerleistungen.
- Monatliche Lyft-Guthaben und kostenlose Lyft Pink-Mitgliedschaft.
Lyft ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit fördert und sich für ein integratives Arbeitsumfeld einsetzt, das Zugehörigkeit schafft. Alle qualifizierten Bewerber erhalten eine Anstellung ohne Rücksicht auf Rasse, Hautfarbe, Religion, Geschlecht, sexuelle Orientierung, Geschlechtsidentität, nationale Herkunft, Behinderungsstatus, Veteranenstatus, Alter, genetische Informationen oder irgendeinen anderen gesetzlich verbotenen Grund. Wir berücksichtigen auch qualifizierte Bewerber mit Vorstrafen im Einklang mit dem geltenden Bundes-, Landes- und lokalen Recht.
Lyft legt großen Wert darauf, dass Mitarbeiter im Büro arbeiten, um ein kollaboratives Arbeitsumfeld und eine Unternehmenskultur zu fördern. Diese Rolle wird im Büro mit einem hybriden Zeitplan besetzt – Teammitglieder werden erwartet, 3 Tage pro Woche im Büro zu arbeiten, und zwar montags, mittwochs und donnerstags. Lyft betrachtet die Arbeit im Büro mindestens 3 Tage pro Woche als wesentliche Funktion dieser hybriden Rolle. Ihr Recruiter kann Ihnen weitere Informationen zu den verschiedenen Vor-Ort-Vorteilen geben, die Lyft anbietet. Darüber hinaus haben hybride Rollen die Flexibilität, bis zu 4 Wochen pro Jahr von überall zu arbeiten.
#Hybrid
Die erwartete Gehaltsspanne für diese Position im Raum Seattle beträgt $136,160 - $170,240, exklusive potenzieller Aktienoptionen, Boni oder Leistungen. Gehaltsspannen hängen von einer Vielzahl von Faktoren ab, darunter Qualifikationen, Erfahrung und geografischer Standort. Ihr Recruiter kann Ihnen während des Einstellungsprozesses weitere Informationen zur Gehaltsspanne für Ihren Arbeitsort und andere Faktoren geben.
