Data Scientist

Название: Data Scientist Компания: Northbeam Местоположение: Удаленно, США / Удаленно - США

Диапазон базовой заработной платы: 130 000 – 160 000 долларов США в год

О Northbeam

Northbeam разрабатывает самую передовую платформу маркетинговой аналитики в мире, предоставляя ведущим e-commerce брендам единое представление о своих бизнес-данных с помощью мощного моделирования атрибуции и настраиваемых панелей мониторинга. Наши технологии помогают клиентам точно отслеживать расходы на рекламу, понимать полный путь клиента и стимулировать прибыльный рост. Машинное обучение лежит в основе Northbeam с самого первого дня: весь наш набор измерений, охватывающий многоканальную атрибуцию, MMM+ и инкрементность, построен на нем, наряду с лазерно-точными данными первой стороны. Теперь мы развиваем эту основу дальше, используя ИИ, чтобы помочь брендам операционализировать свои данные и превращать инсайты Northbeam в автоматизированные решения.

Мы стремительно растем, имеем прочное соответствие продукта рынку и ищем подходящих людей, чтобы помочь нам масштабироваться. Это редкий шанс оказать значительное влияние в быстро развивающейся, быстрорастущей компании. В Northbeam вы присоединитесь к команде целеустремленных, совместных и талантливых специалистов, которые ценят личный рост и совершенство. Мы будем рады, если вы станете частью нашего пути.

Мы — компания, поддерживающая удаленную работу, с физическими офисами в Сан-Франциско и Лос-Анджелесе.

О роли

Мы ищем специалиста по работе с данными (Data Scientist) в качестве основного члена нашей новой команды «Applied Measurement» (Прикладные измерения). На этой должности вы будете помогать масштабировать продукты Northbeam по инкрементности и измерениям непосредственно с клиентами, чтобы помочь им ответить на некоторые из наиболее важных вопросов, связанных с маркетинговыми измерениями. Вы будете работать на стыке науки о данных, причинно-следственного вывода, прогнозного моделирования и клиентских проблем, внося вклад в разработку продуктов Northbeam для измерений. Это может включать продукты для экспериментов и инкрементности, моделирование маркетинговых смесей (Marketing Mix Modeling, MMM) и другие прогнозные продукты или продукты машинного обучения.

Это прикладная роль Data Scientist с прямым доступом к реальным клиентским проблемам. Вы будете тесно сотрудничать с опытными специалистами по работе с данными и кросс-функциональными партнерами из отделов Media Strategy, Customer Success, Product и Engineering. По мере развития более глубоких знаний о продукте и методологии у вас будут возможности вносить вклад в разработку новой методологии, инструментов и масштабируемых возможностей измерений. Вы также будете выступать в качестве доверенного технического партнера для клиентов: объясняя статистическую методологию, диагностируя проблемы измерений в их конкретной учетной записи и четко сообщая о результатах экспериментов для выработки действенных рекомендаций.

Эта роль подчеркивает партнерство с клиентами и прикладное общение в той же степени, что и статистическую методологию и производственную строгость. Идеальный кандидат сочетает в себе прочные статистические основы с клиентоориентированным мышлением и комфортно перемещается между моделированием, разработкой программного обеспечения и прямыми бета-обсуждениями с клиентами.

Ваше влияние

• Сотрудничайте с клиентами и внутренними командами для понимания важных вопросов маркетинговых измерений и их преобразования в задачи науки о данных.
• Работайте с реальными данными клиентов, чтобы обеспечить их надежность и пригодность для моделирования и измерений.
• Анализируйте результаты моделей и экспериментов, расследуйте неожиданные исходы и выявляйте потенциальные проблемы с данными, моделями или измерениями.
• Преобразуйте сложные статистические и модельные результаты в четкие выводы и действенные рекомендации.
• Сотрудничайте со старшими специалистами по работе с данными в решении более сложных методологических и модельных задач. Взаимодействуйте с кросс-функциональными коллегами для поддержки клиентов в практическом применении.
• Выявляйте повторяющиеся проблемы и возможности для улучшения наших моделей, диагностики, инструментов и процессов.
• Создавайте повторно используемые инструменты анализа и диагностики, которые делают измерения более надежными и масштабируемыми.
• По мере роста в роли вносите вклад в разработку новых методологий, моделей и производственных возможностей измерений.

Что вы привносите

• Степень бакалавра (предпочтительно степень магистра) в области компьютерных наук, статистики, математики, инженерии или другой узкоспециализированной области.
• 2+ года опыта создания и внедрения систем науки о данных, машинного обучения или ИИ в производственной среде, в идеале включая непосредственную работу с клиентами.
• Прочные знания в области статистики, машинного обучения, экспериментов и причинно-следственного вывода, с искренним энтузиазмом к объяснению этих методов нетехнической аудитории.
• Отличные навыки устного и письменного общения — комфортно ведите беседу с клиентом, объясняйте компромиссы в моделировании нетехническому заинтересованному лицу и четко описывайте результаты.
• Сильные навыки программирования и отладки, с возможностью писать код производственного качества и диагностировать проблемы во всем стеке, включая исходные данные, конвейеры, логику модели и выходные данные для клиентов.
• Клиентоориентированное мышление: энергично решайте непосредственные практические проблемы клиентов, а не только методологию ради нее самой.
• Комфортно работайте в быстро развивающейся стартап-среде и управляйте проектами от концепции до внедрения с высокой степенью автономии.
• Ориентация на рост, интеллектуальное любопытство и готовность изучать новые области, вертикали клиентов и методологии измерений.
• Сильное предпочтение отдается кандидатам с надежным статистическим образованием и предыдущим опытом в области аналитики цифрового маркетинга или электронной коммерции.

Диапазон базовой заработной платы

130 000–160 000 долларов США

Фактическая компенсация может варьироваться в зависимости от опыта, навыков и местоположения.

Помимо базовой заработной платы, мы предлагаем пакет акций, комплексные медицинские льготы (медицинское страхование, стоматологическое страхование и страхование зрения), а также план 401(k). Наша команда пользуется гибкой политикой PTO, 12 оплачиваемыми компанией праздничными днями и 12 неделями оплачиваемого отпуска по уходу за ребенком. Мы также предоставляем стипендию в размере 500 долларов США на работу из дома для поддержки вашей удаленной конфигурации.

Процесс собеседования

Процесс собеседования варьируется в зависимости от роли, но обычно начинается с 30-минутного собеседования с рекрутером Northbeam, за которым следует видеоинтервью с нанимающим менеджером. Затем кандидаты проходят видеоинтервью, специфичное для роли, за которым следуют видео- или очные интервью с несколькими членами команды. Заключительный этап — видеоинтервью с нашим генеральным директором/соучредителем. Весь процесс собеседования обычно состоит из 5-7 интервью и требует около 5-8 часов вашего времени.

Мы принимаем заявки на постоянной основе.