Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Experimente und Analysen für Google Ads mit modernster KI-Technologie.
- Unternehmen: Werde Teil von Google, einem führenden Unternehmen in der KI-Entwicklung.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Kollaborative Kultur mit großartigen Wachstumschancen in einem dynamischen Umfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Werbung und beeinflusse Milliarden von Nutzern weltweit.
- Qualifikationen: Master oder PhD in einem quantitativen Fachgebiet und umfangreiche Erfahrung in Datenanalyse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 81000 - 99000 CHF pro Jahr.
In den meisten Fällen erfordert diese Position persönliche Interviews als Teil des Einstellungsprozesses.
Master-Abschluss in Statistik, Datenwissenschaft, Mathematik, Physik, Wirtschaftswissenschaften, Operations Research, Ingenieurwesen oder einem verwandten quantitativen Bereich oder gleichwertige praktische Erfahrung.
8 Jahre Erfahrung in der Nutzung von Analytik zur Lösung von Produkt- oder Geschäftsproblemen, Programmierung (z.B. Python, R, SQL), Abfragen von Datenbanken oder statistischer Analyse, oder 6 Jahre Berufserfahrung mit einem PhD-Abschluss.
Bevorzugte Qualifikationen:
- PhD-Abschluss in einer quantitativen Disziplin (z.B. Statistik, Operations Research, Wirtschaftswissenschaften, Computational Biology, Informatik, Mathematik, Physik oder Ingenieurwesen).
- Erfahrung mit statistischer Software (z.B. Python, R), Datenbanksprache (z.B. SQL) und agentischer Entwicklung (z.B. Gemini, Antigravity).
- Nachgewiesene Fähigkeiten in statistischer Datenanalyse und experimentellem Design.
- Tiefe Expertise in moderner statistischer Theorie, einschließlich Experimentdesign, Regressionsmodellen, kausaler Inferenz, Stichprobenmethoden, Zeitreihenanalyse und hierarchischer Modellierung.
- Starke Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten in der Wissenschaft, mit der Fähigkeit, Untersuchungsergebnisse für Führungskräfte aufzubereiten.
- Starkes Datenverständnis und Geschäftssinn, mit relevanter Erfahrung in der Datenanalyse zur Lösung von Geschäftsproblemen in komplexen, schnelllebigen und mehrdeutigen Geschäftsumgebungen.
Das Ads Metrics-Team ist das zentrale Data-Science-Team hinter Google Search Ads. Wir entwickeln Mechanismen, Experimentdesigns, Evaluierungsmetriken, statistische Methoden und Analysebibliotheken, um die nächste Generation unserer Suchwerbeprodukte zu entwickeln.
Als Datenwissenschaftler im Ads Metrics-Team werden Sie eng mit Software-Ingenieuren, Produktmanagern, Forschern und Analysten zusammenarbeiten, um die Grenzen des Experimentdesigns, der kausalen Inferenz und der Zeitreihenanalyse für geschäftskritische Produkteinführungen zu erweitern.
Google Ads steht an der Spitze der KI-Innovation und wendet modernste maschinelles Lernen und Generative AI-Modelle wie Gemini an, um ein globales Geschäft im Wert von mehreren Milliarden Dollar zu betreiben. Unsere Arbeit hat direkte Auswirkungen auf Milliarden von Nutzern, indem wir sie vor Schaden schützen, die Anzeigenqualität verbessern und Kampagnen für die Rendite der Werbetreibenden optimieren.
Wir fördern eine Kultur der tiefen Zusammenarbeit und arbeiten eng mit Teams wie Google Research und DeepMind zusammen, um komplexe Herausforderungen zu lösen. Schließen Sie sich uns an, um an modernster KI zu arbeiten, Probleme in einem unvergleichlichen Maßstab anzugehen und die nächste Generation der Werbungstechnologie zu entwickeln.
Verantwortlichkeiten:
- Zusammenarbeit mit unseren Ingenieur- und Produktpartnern zur Identifizierung wichtiger Fragen.
- Übersetzung und Verfeinerung von Geschäftsfragen in geeignete Experimente, Analysen, Evaluierungsmetriken oder mathematische Modelle.
- Architektur von End-to-End-Analysepipelines, Übersetzung mehrdeutiger Geschäftsfragen in rigorose Rahmenbedingungen und statistische Modelle.
- Entwurf und Bewertung komplexer Experimente oder Modelle (z.B. kausale Inferenz, hierarchische Modelle), um Probleme mit begrenztem Präzedenzfall in Retrieval und Ranking zu lösen.
- Übersetzung von Systemtelemetrie in statistisch fundierte Beweise und Gewährleistung der höchsten Standards der Datenintegrität für forschungsgradige Analysen, die milliardenschwere Produkteinführungen ermöglichen.
Google ist stolz darauf, ein Arbeitgeber für Chancengleichheit und positive Maßnahmen zu sein. Wir setzen uns dafür ein, eine Belegschaft aufzubauen, die die Nutzer, die wir bedienen, repräsentiert, eine Kultur der Zugehörigkeit zu schaffen und eine Chancengleichheit unabhängig von Rasse, Glauben, Farbe, Religion, Geschlecht, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität/-ausdruck, nationaler Herkunft, Behinderung, Alter, genetischen Informationen, Veteranenstatus, Familienstand, Schwangerschaft oder verwandten Bedingungen (einschließlich Stillen), werdenden Eltern oder Eltern, kriminellen Vorgeschichten, die mit gesetzlichen Anforderungen übereinstimmen, oder aus anderen Gründen, die durch das Gesetz geschützt sind, zu bieten.
Google ist ein globales Unternehmen und um eine effiziente Zusammenarbeit und Kommunikation weltweit zu ermöglichen, ist Englischkenntnis für alle Rollen erforderlich, es sei denn, es wird anders in der Stellenanzeige angegeben.
Für alle Personalvermittlungsagenturen: Google akzeptiert keine Lebensläufe von Agenturen. Bitte senden Sie keine Lebensläufe an unsere Jobadresse, Google-Mitarbeiter oder an andere Standorte der Organisation. Google ist nicht verantwortlich für Gebühren im Zusammenhang mit unaufgeforderten Lebensläufen.
Eigenkapital wird ausschließlich und nach Ermessen von Alphabet Inc. auf der Grundlage einer Vereinbarung gewährt, die zwischen Ihnen und Alphabet Inc. abgeschlossen wurde. Alphabet Inc. ist Ihr alleiniger Vertragspartner in Bezug auf Eigenkapitalzuschüsse. GSU-Zuschüsse sind nicht garantiert, unterliegen dem Ermessen, der Genehmigung durch den Vorstand von Alphabet Inc. oder dessen Beauftragten, den Bedingungen des relevanten Aktienplans von Alphabet Inc. und Ihrer Zuschussvereinbarung. Sie haben keinen Einfluss auf gesetzliche Zahlungen. Aktuelle oder frühere Zuschüsse verleihen kein erworbenes Recht.
Staff Research Data Scientist, Ads Metrics in Zürich Arbeitgeber: Google LLC
Google ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und innovative Arbeitsumgebung in Zürich bietet. Unsere Kultur fördert Zusammenarbeit und Kreativität, während wir an bahnbrechenden Technologien im Bereich Werbung und KI arbeiten. Mitarbeiter haben die Möglichkeit, sich kontinuierlich weiterzuentwickeln und an bedeutenden Projekten zu arbeiten, die Millionen von Nutzern weltweit beeinflussen.
Jobgipfel Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Staff Research Data Scientist, Ads Metrics in Zürich erhalten könntest
✨Tausch dich mit Datenexperten aus
Such nach lokalen Meetup-Gruppen oder Konferenzen in der Datenwissenschaft. Das ist eine super Gelegenheit, um mit Leuten zu reden, die schon in der Branche arbeiten, und eventuell sogar Insider-Tipps zu bekommen, wo Stellen zu vergeben sind.
✨Mach dich sichtbar mit Projekten
Erstelle ein paar spannende Projekte oder Analysen und teile sie auf Plattformen wie GitHub oder Kaggle. Wenn du einen coolen Algorithmus oder ein Data Vision Projekt hast, zeig es! Das bringt dich in die Sichtbarkeit und zeigt, was du drauf hast.
✨Kümmere dich um dein Netzwerk
Tausch dich mit ehemaligen Kommilitonen oder Professoren aus, die in der Datenwissenschaft tätig sind. Oft sind es die persönlichen Empfehlungen, die den Unterschied machen können, wenn es um die ersten Schritte in die Branche geht.
✨Bewirb dich direkt bei Firmen wie Google LLC
Gehe auf die Karriere-Seite von Google LLC und schau dir die offenen Stellen im Bereich Datenwissenschaft an. Nutze die Chance, direkt zu bewerben, weil das oft schneller und persönlicher ist als über Jobbörsen.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Staff Research Data Scientist, Ads Metrics in Zürich mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Heb din technisches Wissen hervor:Sorg dafür, dass du in deinem CV und im Anschreiben deine Kenntnisse in Data Science-Tools wie Python, R oder SQL deutlich machst. Verlinke eventuell auf Projekte oder Studien, die du realisiert hast, um dein Wissen zu untermauern. Bei uns bei Google LLC suchen wir nach Leuten, die richtig mit Daten umgehen können!
Zahlenschwindler oder Problemlöser?:Überleg dir konkrete Beispiele, wie du mit Zahlen und Daten Herausforderungen gelöst hast. Das zeigt uns deine Fähigkeit, analytisch zu denken und komplexe Probleme zu bewältigen. In der Data Science sind solche Skills Gold wert!
Die perfekte Dokumentation:Wenn du an Projekten gearbeitet hast, zeig uns deine Dokumentation! Gute Data Scientists präsentieren ihre Analysen und Resultate nachvollziehbar. So kannst du uns zeigen, dass du sowohl technische Skills hast als auch in der Lage bist, deine Arbeit verständlich zu kommunizieren.
Cooler Lebenslauf und Anschreiben:Dein Lebenslauf und dein Anschreiben sollten nicht nur ordentlich aussehen, sondern auch strukturiert und relevant für die Data Science sein. Mach deutlich, warum du bei Google LLC arbeiten möchtest und was dich an Data Science begeistert. Wir lieben es, wenn Bewerber ihre Leidenschaft zeigen!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Google LLC vorbereitet
✨Data-Analysen ganz konkret
Mach dich bereit für technische Fragen über Datenanalysen und Statistiken. Du könntest gebeten werden, eine erste Datenanalyse durchzuführen oder Hypothesen mittels Daten zu validieren. Üb das mit echten Datensätzen, damit du die Tools wie Python oder R gut im Griff hast.
✨Das ideale Projekt-Portfolio
Sammle relevante Projekte in einem Portfolio, das dein Können zeigt. In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wollen die Arbeitgeber oft sehen, wie du an Herausforderungen herangegangen bist. Zeig uns deine besten Projekte, vielleicht sogar solche, die interessante Visualisierungen oder Machine Learning Modelle beinhalten.
✨Soft Skills sind nicht zu unterschätzen
Kommunikation ist ein wichtiger Teil im Data-Science-Bereich. Bereite dich darauf vor, darüber zu sprechen, wie du komplexe Daten für nicht-technische Stakeholder erklärt hast. Es könnte auch hilfreich sein, Beispiele zu teilen, wo du im Team gearbeitet hast, um Datenlösungen zu entwickeln.
✨Fragen zur Unternehmensstrategie
Mach dir Gedanken darüber, wie deine Rolle im Unternehmen Google LLC zum geschäftlichen Erfolg beitragen kann. Bereite Fragen vor, die aufzeigen, dass du deren Datenstrategie verstehst und wie du aktiv zur Verbesserung beitragen kannst. Das zeigt, dass du nicht nur technisches Wissen, sondern auch Interesse am Unternehmen hast.
