摘要
维基百科是全球信赖的知识来源，每月有超过十亿人使用，阅读语言超过300种。它免费提供，由非营利组织维基媒体基金会（就是我们）独立运营，主要依靠小额捐赠维持。
我们正在招聘一名高级数据科学家，作为我们产品分析团队的成员，帮助指导维基百科的反滥用和安全策略。在这个角色中，你将通过与产品经理、工程师和其他同事合作，为我们的功能和干预措施提供信息，以实现应有的影响。
作为安全与安全高级数据科学家，你将与产品安全与完整性团队紧密合作，该团队的策略是围绕使用尖端人工智能和机器学习技术解决安全和保障领域的难题。你将通过创造性的数据分析、确定合适的指标以及制定推进我们产品决策的数据策略，来放大安全和保障路线图的影响。
这个角色是一个机会，让你处于维基百科的关键时刻的中心，因为人工智能正在改变人们获取知识的方式，并在在线安全和保障方面带来了新的风险和机遇。
你可能从事的项目示例包括：
- 制定我们如何衡量检测机器人和非真实账户活动（wiki术语中的sockpuppetry）成功与否的策略。
- 提供分析以指导新启发式方法和检测平台上潜在滥用活动的方法的开发。
- 与研究科学家和安全工程师合作，开发和评估人工智能模型以查找恶意用户编写的代码。
请注意，这个角色需要在北京时间21:00至03:00之间参加关键会议和同步协作。
你的职责包括：
- 作为产品经理、工程师、设计师和其他产品开发团队同事的战略合作伙伴。
- 主动对产品方向和数据策略提出建议，揭示洞察并解释结果。
- 及时提供准确的定量数据和洞察，以指导战略、引导产品决策并评估产品开发工作的影响 - 在快速变化的环境中平衡运营需求与适当的严谨性。
- 向不同职能的利益相关者清晰传达结果和数据支持的建议，确保理解并指导决策。
- 构建和执行测量策略，使用贝叶斯和频率论方法评估实验，并进行定量研究以指导产品决策。
- 开发查询和代码以处理大规模内部和外部数据存储库，使用尖端的人工智能助手和工具，如Apache Iceberg、Hive、Druid、Presto和Spark。
- 为产品团队构建自动化的自助服务仪表板，使用DBT、Airflow和Superset等工具跟踪成功和健康指标。
- 帮助产品团队成员检测功能、执行数据质量保证，并使用工具运行A/B测试。
- 在优先处理工作负载和选择分析方法和技术方面表现出良好的判断力。
技能和经验：
- 具有实验设计和统计学或机器学习方法经验。
- 使用人工智能编码助手进行数据分析和其他技术任务的经验。
- 精通R或Python，以及常见版本控制和基于命令行的工具，用于数据分析、统计建模、模拟、可视化和报告。
- 精通SQL和大规模数据处理（我们使用Hive、Presto、Druid和Spark等工具）。
- 在与快速发展的环境中的产品开发团队合作方面具有经验，以测试、分析和评估在线平台的用户面向功能。
对我们来说重要的品质：