Senior Data Scientist, Growth Marketing

Заголовок: Старший специалист по обработке данных, рост маркетинга Местоположение: Чикаго, Иллинойс, США / Лос-Анджелес, Калифорния, США / Нэшвилл, Теннесси, США / Нью-Йорк, Нью-Йорк, США / Сиэтл, Вашингтон, США

Кто мы Реальный мир — это следующая граница, и в Metropolis мы создаем искусственный интеллект, чтобы сделать его отзывчивым. Мы являемся пионерами экономики распознавания — будущего, где исчезает рутинное повторение, а возможность быть известным открывает доступ, комфорт и принадлежность везде, где вы находитесь. От превращения парковки в бесшовный опыт въезда и выезда для миллионов участников до расширения нашего слоя интеллекта в розничной торговле и гостиничном бизнесе — мы строим мир, который ощущается интуитивным и волшебным. Будущее не наступает; оно здесь, и нам нужны строители, новаторы и решатели проблем, чтобы помочь нам его создать. Кто вы Metropolis ищет Старшего специалиста по обработке данных, рост маркетинга, чтобы присоединиться к нашей растущей команде специалистов по данным. На этой должности вы будете основным количественным партнером руководства отдела роста маркетинга, превращая огромные реальные транзакционные и поведенческие наборы данных в движущие силы для привлечения пользователей, удержания и расширения валовой прибыли. Вы обладаете глубокими знаниями в области измерения маркетинга и причинно-следственного вывода, с подтвержденным опытом создания систем многоканальной атрибуции, моделирования пожизненной ценности клиента (LTV) и разработки строгих маркетинговых экспериментов. Вы преуспеваете не только в построении сложных предиктивных моделей, но и в преобразовании высокоуровневых выводов из данных в четкие бизнес-стратегии для кросс-функциональных заинтересованных сторон в отделах роста, продукта и финансов. Что вы будете делать Разрабатывать, внедрять и совершенствовать предиктивные модели для многоканальной атрибуции (MTA), пожизненной ценности клиента (CLV) и эффективности стоимости привлечения клиента (CAC) для управления распределением бюджета многоканального маркетинга. Проводить углубленные когортные анализы и моделирование удержания, чтобы выявить факторы конверсии пользователей, повторного поведения и оттока в нашем воронке роста, основанной на местоположении. Руководить дорожной картой роста экспериментов, разрабатывая, выполняя и анализируя A/B-тесты, гео-эксперименты, контрольные группы и исследования прироста в цифровых и физических каналах привлечения. Напрямую сотрудничать с руководителями отделов роста маркетинга и финансов для оптимизации экономики единицы продукции, обоснования маркетинговых расходов по сравнению с целевыми показателями валовой прибыли и установки целей роста на уровне каналов. Сотрудничать с командами аналитики и инжиниринга данных для определения требований к отслеживанию событий, создания масштабируемых конвейеров данных роста и разработки автоматизированных информационных панелей для руководства. Использовать передовые инструменты ИИ и современные аналитические фреймворки для преобразования статических аналитических рабочих процессов в отзывчивые, высокопроизводительные процессы. Что мы ищем Степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук, математики, статистики, экономики или смежной количественной области. 6+ лет подтвержденного опыта работы в качестве специалиста по обработке данных или руководителя аналитического отдела, с особым упором на рост маркетинга, медиа с эффективностью или adtech. Продвинутое владение Python и SQL для сложной обработки данных, статистического моделирования и предиктивной аналитики. Глубокие знания в предметной области фреймворков измерения роста, многоканальной атрибуции, моделирования удержания когорт и динамики LTV/CAC. Практический опыт статистического экспериментирования и методов причинно-следственного вывода, таких как A/B-тестирование, гео-тестирование, синтетические контроли и моделирование медиа-микса. Сильное деловое чутье с опытом сотрудничества с высшим руководством в отделах роста, продукта и финансов для обеспечения измеримого роста чистой прибыли. Отличные аналитические способности, навыки решения проблем и коммуникативные навыки для преобразования сложных историй данных в интуитивно понятные и действенные. Опыт использования инструментов ИИ для преобразования статических рабочих процессов в отзывчивые, высокопроизводительные процессы. Хотя и не требуется, это будет плюсом: Опыт работы с облачными платформами, включая AWS S3, SageMaker и Airflow. Опыт работы с облачными хранилищами данных и современными инструментами данных, такими как Snowflake, dbt, Looker и Tableau. Знакомство с фреймворками моделирования медиа-микса (MMM), включая Robyn и LightweightMMM. Практический опыт работы с фреймворками машинного обучения, такими как scikit-learn, TensorFlow или PyTorch, примененными к сегментации пользователей или прогнозированию оттока. Способность писать чистый, эффективный, надежный и хорошо прокомментированный код для создания высококачественных процедур обработки данных. 4 дня в офисе: Metropolis ценит личное взаимодействие для стимулирования инноваций, укрепления культуры и улучшения впечатлений участников. Члены нашей корпоративной команды придерживаются нашей модели «офис в первую очередь», которая требует от сотрудников находиться на рабочем месте по крайней мере четыре дня в неделю, способствуя органическому взаимодействию, которое стимулирует творчество и связь. Присоединяясь к Metropolis, вы присоединитесь к команде мирового класса лидеров продуктов и инженеров, создающих экосистему технологий на стыке парковки, мобильности и недвижимости. Наша цель — построить инклюзивную культуру, где у каждого есть голос, и побеждает лучшая идея. Вы будете играть ключевую роль в построении и поддержании этой культуры по мере роста нашей организации. Ожидаемая базоbase salary для этой должности составляет от 190 000 до 220 000 долларов США в год. Фактическая предлагаемая базовая заработная плата определяется рядом переменных, включая, при необходимости, квалификацию заявителя на должность, годы соответствующего опыта, отличительные навыки, уровень полученного образования, сертификаты или другие профессиональные лицензии, а также место жительства и/или место работы. Базовая заработная плата является одним из компонентов общего компенсационного пакета Metropolis, который обычно включает: медицинское страхование, план 401(k), страхование от краткосрочной и долгосрочной нетрудоспособности, базовое страхование жизни, выгодный план опционов на акции, бонусные планы и многое другое. Metropolis может использовать автоматизированный инструмент принятия решений о приеме на работу (AEDT) для оценки вашей кандидатуры на работу или продвижение по службе. AEDT используются для оказания помощи в оценке заявления кандидата по отношению к требуемым квалификациям и обязанностям, указанным в объявлении о вакансии. В рамках этого процесса Metropolis хранит данные, относящиеся к вашей кандидатуре, включая личную информацию, в течение разумно необходимого срока для использования инструмента. Если вы будете наняты на эту должность, ваши данные могут стать частью ваших кадровых записей. Metropolis Technologies является работодателем с равными возможностями. Мы принимаем все решения о приеме на работу на основе заслуг, квалификации и потребностей бизнеса — без учета расы, цвета кожи, религии, пола (включая гендерную идентичность, сексуальную ориентацию и беременность), национального происхождения, инвалидности, статуса ветерана или любой другой характеристики, охраняемой федеральным, штатным или местным законодательством. Мы стремимся обеспечить гостеприимный, доступный процесс найма. Если вам требуется разумное приспособление для любой части процесса подачи заявления или собеседования, пожалуйста, свяжитесь с нами по адресу контакт рекрутера.