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Datenwissenschaftler, Produktanalytik | Datenwissenschaftler für Produktanalytik
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Über die Stelle
Meta sucht einen Data Scientist, der die Produktstrategie und Entscheidungsfindung für unsere App-Familie, einschließlich Facebook, Instagram, Messenger, WhatsApp und die aufstrebenden Plattformen von Meta, vorantreibt. In dieser Rolle wenden Sie fortgeschrittene quantitative Analysen, Experimente und Datenmodellierung auf einen der weltweit umfangreichsten Datensätze an, um Erkenntnisse zu gewinnen, die die Produktentwicklung für Milliarden von Menschen und Hunderte Millionen von Unternehmen prägen. Sie fungieren als strategischer Analysepartner für Produkt- und Engineering-Teams und übersetzen komplexe Daten in klare Narrative, die Roadmap-Prioritäten, Zielsetzungen und Investitionsentscheidungen beeinflussen. Sie arbeiten mit einem hohen Maß an Autonomie, leiten End-to-End-Analyseprojekte und beraten funktionsübergreifende Partner bei Messrahmen, der Bewertung von Chancen und der Produktleistung.
Meta sucht einen Data Scientist, der die Produktstrategie und Entscheidungsfindung für unsere App-Familie, einschließlich Facebook, Instagram, Messenger, WhatsApp und die aufstrebenden Plattformen von Meta, vorantreibt. In dieser Rolle wenden Sie fortgeschrittene quantitative Analysen, Experimente und Datenmodellierung auf einen der weltweit umfangreichsten Datensätze an, um Erkenntnisse zu gewinnen, die die Produktentwicklung für Milliarden von Menschen und Hunderte Millionen von Unternehmen prägen. Sie fungieren als strategischer Analysepartner für Produkt- und Engineering-Teams und übersetzen komplexe Daten in klare Narrative, die Roadmap-Prioritäten, Zielsetzungen und Investitionsentscheidungen beeinflussen. Sie arbeiten mit einem hohen Maß an Autonomie, leiten End-to-End-Analyseprojekte und beraten funktionsübergreifende Partner bei Messrahmen, der Bewertung von Chancen und der Produktleistung.
Aufgaben
- Zusammenarbeit mit Produkt- und Engineering-Teams zur Definition von Erfolgskennzahlen, zum Aufbau von Messrahmen und zur Bewertung der Auswirkungen von Produktänderungen durch rigorose Experimente und A/B-Tests. | Zusammenarbeit mit Produkt- und Engineering-Teams zur Definition von Erfolgskennzahlen, zum Aufbau von Messrahmen und zur Bewertung der Auswirkungen von Produktänderungen durch rigorose Experimente und A/B-Tests.
- Analyse großer, komplexer Datensätze unter Verwendung von SQL und Python zur Identifizierung von Trends im Nutzerverhalten, bei der Produktbindung und der Gesundheit des Ökosystems innerhalb der App-Familie von Meta. | Analyse großer, komplexer Datensätze unter Verwendung von SQL und Python zur Identifizierung von Trends im Nutzerverhalten, bei der Produktbindung und der Gesundheit des Ökosystems innerhalb der App-Familie von Meta.
- Konzeption und Durchführung von quantitativen End-to-End-Forschungsprojekten, von der Hypothesenformulierung und Datenerfassungsstrategie bis hin zur Analyse, Erkenntnisgewinnung und Kommunikation mit Stakeholdern. | Konzeption und Durchführung von quantitativen End-to-End-Forschungsprojekten, von der Hypothesenformulierung und Datenerfassungsstrategie bis hin zur Analyse, Erkenntnisgewinnung und Kommunikation mit Stakeholdern.
- Entwicklung und Pflege von Prognosemodellen und prädiktiven Analysen, um Trends bei der Produktleistung zu antizipieren und die langfristige Planung zu unterstützen. | Entwicklung und Pflege von Prognosemodellen und prädiktiven Analysen, um Trends bei der Produktleistung zu antizipieren und die langfristige Planung zu unterstützen.
- Erstellung skalierbarer Self-Service-Datenvisualisierungen und Dashboards, die es funktionsübergreifenden Partnern ermöglichen, Produktkennzahlen zu explorieren und die operative Leistung zu überwachen. | Erstellung skalierbarer Self-Service-Datenvisualisierungen und Dashboards, die es funktionsübergreifenden Partnern ermöglichen, Produktkennzahlen zu explorieren und die operative Leistung zu überwachen.
- Identifizierung und Bewertung neuer Produktchancen durch die Synthese von Leistungsdaten aus mehreren Signalen und die Verknüpfung der Ergebnisse mit Teamzielen und Geschäftsprioritäten. | Identifizierung und Bewertung neuer Produktchancen durch die Synthese von Leistungsdaten aus mehreren Signalen und die Verknüpfung der Ergebnisse mit Teamzielen und Geschäftsprioritäten.
- Beratung funktionsübergreifender Partner bei analytischem Design, statistischer Methodik und der Interpretation von Ergebnissen, um Strenge und Konsistenz bei der Produktanalysearbeit zu gewährleisten. | Beratung funktionsübergreifender Partner bei analytischem Design, statistischer Methodik und der Interpretation von Ergebnissen, um Strenge und Konsistenz bei der Produktanalysearbeit zu gewährleisten.
- Übersetzung analytischer Ergebnisse in klare, prägnante Narrative und datengestützte Empfehlungen, die die Produktstrategie und Investitionsentscheidungen auf Teamebene beeinflussen. | Übersetzung analytischer Ergebnisse in klare, prägnante Narrative und datengestützte Empfehlungen, die die Produktstrategie und Investitionsentscheidungen auf Teamebene beeinflussen.
- Integration von KI-Tools in Analyse-Workflows, um die Erkenntnisgewinnung zu beschleunigen, die analytische Qualität zu verbessern und das Spektrum der Probleme, die das Team angehen kann, zu erweitern. | Integration von KI-Tools in Analyse-Workflows, um die Erkenntnisgewinnung zu beschleunigen, die analytische Qualität zu verbessern und das Spektrum der Probleme, die das Team angehen kann, zu erweitern.
- Beitrag zur Zielsetzung auf Teamebene durch die Identifizierung von kurz-, mittel- und langfristigen Kennzahlen, die die Produktgesundheit widerspiegeln und auf breitere Geschäftsziele ausgerichtet sind. | Beitrag zur Zielsetzung auf Teamebene durch die Identifizierung von kurz-, mittel- und langfristigen Kennzahlen, die die Produktgesundheit widerspiegeln und auf breitere Geschäftsziele ausgerichtet sind.
Mindestanforderungen
- 6+ Jahre Erfahrung in der Produktanalyse, Data Science oder einem verwandten quantitativen Bereich, mit Anwendung statistischer und analytischer Methoden auf Produkt- oder Geschäftsprobleme. | Mindestens sechs Jahre Erfahrung in der Produktanalyse, Data Science oder einem verwandten quantitativen Bereich, mit Anwendung statistischer und analytischer Methoden auf Produkt- oder Geschäftsprobleme.
- 6+ Jahre Erfahrung in der Abfrage und Analyse großer Datensätze unter Verwendung von SQL, mit Kenntnissen in einer Skriptsprache wie Python oder R für statistische Analysen und Datenmanipulation. | Mindestens sechs Jahre Erfahrung in der Abfrage und Analyse großer Datensätze unter Verwendung von SQL, mit Kenntnissen in einer Skriptsprache wie Python oder R für statistische Analysen und Datenmanipulation.
- 6+ Jahre Erfahrung in der Konzeption und Interpretation von Experimenten, einschließlich A/B-Tests und Methoden der kausalen Inferenz, um die Auswirkungen von Produktänderungen zu messen. | Mehr als sechs Jahre Erfahrung in der Konzeption und Interpretation von Experimenten, einschließlich A/B-Tests und Methoden der kausalen Inferenz, um die Auswirkungen von Produktänderungen zu messen.
- Erfahrung in der Entwicklung von Prognose- oder Vorhersagemodellen und der Übersetzung der Ergebnisse in umsetzbare Produkt- oder Geschäftsempfehlungen. | Erfahrung in der Entwicklung von Prognose- oder Vorhersagemodellen und der Übersetzung der Ergebnisse in umsetzbare Produkt- oder Geschäftsempfehlungen.
- Erfahrung in der Kommunikation komplexer analytischer Ergebnisse an technische und nicht-technische Stakeholder durch schriftliche Narrative, Datenvisualisierungen und strukturierte Präsentationen. | Erfahrung in der Kommunikation komplexer analytischer Ergebnisse an technische und nicht-technische Stakeholder durch schriftliche Narrative, Datenvisualisierungen und strukturierte Präsentationen.
Bevorzugte Qualifikationen
- Nachgewiesene kontinuierliche Weiterentwicklung von KI-Fähigkeiten (z. B. Prompt/Context Engineering, Agent Orchestration) und Aktualität bei aufkommenden KI-Technologien. | Nachgewiesene kontinuierliche Weiterentwicklung von KI-Fähigkeiten (z. B. Prompt/Context Engineering, Agent Orchestration) und Aktualität bei aufkommenden KI-Technologien.
- Erfahrung in der Anwendung von Techniken der kausalen Inferenz über Standard-A/B-Tests hinaus, wie z. B. Difference-in-Differences, instrumentelle Variablen oder synthetische Kontrollmethoden. | Erfahrung in der Anwendung von Techniken der kausalen Inferenz über Standard-A/B-Tests hinaus, wie z. B. Difference-in-Differences, instrumentelle Variablen oder synthetische Kontrollmethoden.
- Erfahrung in der Einhaltung und Implementierung verantwortungsvoller, ethischer KI-Praktiken (z. B. Risikobewertung, Bias-Minderung, Qualitäts- und Genauigkeitsprüfungen). | Erfahrung in der Einhaltung und Implementierung verantwortungsvoller, ethischer KI-Praktiken (z. B. Risikobewertung, Bias-Minderung, Qualitäts- und Genauigkeitsprüfungen).
- Nachgewiesene Fähigkeit, KI-Tools zur Optimierung/Neugestaltung von Workflows zu integrieren und messbare Auswirkungen zu erzielen (z. B. Effizienzgewinne, Qualitätsverbesserungen). | Nachgewiesene Fähigkeit, KI-Tools zur Optimierung/Neugestaltung von Workflows zu integrieren und messbare Auswirkungen zu erzielen (z. B. Effizienzgewinne, Qualitätsverbesserungen).
- Erfahrung in der Arbeit an verbraucherorientierten Produkten in großem Maßstab, mit Vertrautheit bei der Modellierung von Nutzerverhalten, Kundenbindung, Engagement oder Monetarisierungskennzahlen. | Erfahrung in der Entwicklung von Produkten für Endverbraucher im großen Maßstab, mit guter Beherrschung der Modellierung von Kennzahlen zu Nutzerverhalten, Kundenbindung, Engagement oder Monetarisierung
- Nachgewiesene Fähigkeit, KI-Tools zur Neugestaltung von Analyse-Workflows zu integrieren und messbare Verbesserungen bei Effizienz oder analytischem Umfang zu liefern. | Nachgewiesene Fähigkeit, KI-Tools zur Neugestaltung von Analyse-Workflows zu integrieren und messbare Verbesserungen bei Effizienz oder analytischem Umfang zu liefern.
- Erfahrung im Aufbau generalisierter Daten-Staging-Pipelines oder Self-Service-Visualisierungsschnittstellen, die mehrere Produkt- oder Geschäftsanwendungsfälle unterstützen. | Erfahrung im Aufbau generalisierter Daten-Staging-Pipelines oder Self-Service-Visualisierungsschnittstellen, die mehrere Produkt- oder Geschäftsanwendungsfälle unterstützen.
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