Senior Manager, Head of Sales Data Science & Analytics

В Gusto мы стремимся развивать экономику малого бизнеса. Мы берем на себя сложные задачи — расчет заработной платы, медицинское страхование, пенсионные планы 401(k) и управление персоналом — чтобы владельцы могли сосредоточиться на своем ремесле и клиентах. Имея команды в Денвере, Сан-Франциско и Нью-Йорке, мы поддерживаем более 500 000 малых предприятий по всей стране и создаем рабочее место, отражающее людей, которым мы служим.

Все штатные сотрудники получают конкурентоспособную базовую оплату, льготы и акции (RSU) — потому что каждый, кто помогает строить Gusto, должен участвовать в его успехе. Размер предлагаемой компенсации определяется должностью, уровнем и местоположением. Узнайте больше о нашей философии совокупного вознаграждения.

ИИ является фундаментальной частью работы в Gusto. Мы ожидаем, что все члены команды будут активно использовать инструменты ИИ, соответствующие их роли, и повышать свою компетентность по мере развития технологий. Требования к опыту работы с ИИ варьируются в зависимости от роли и будут оцениваться в процессе собеседования.

Gusto ищет опытного руководителя в области Data Science, который возглавит команду Sales Data — команду, обеспечивающую аналитическую поддержку, прогнозирование и инфраструктуру измерений, лежащие в основе привлечения, расширения и удержания нашей клиентской базы.

Мы ожидаем, что этот руководитель будет как стратегическим партнером, так и ориентированным на исполнение. Вы будете направлять старших руководителей отдела продаж и маркетинга в решении сложных аналитических вопросов, развивать аналитиков в статистических и научных мыслителей, а также сотрудничать с заинтересованными сторонами из отделов Sales Operations, Data Engineering, Finance, R&D и других.

Поскольку инструменты ИИ становятся глубоко интегрированными в инфраструктуру данных Gusto, характер аналитической работы кардинально меняется. Задачи, которые ранее занимали значительную часть времени наших аналитиков, такие как отчетность, поддержка информационных панелей и ответы на разовые вопросы, все чаще решаются развивающейся экосистемой самообслуживания. Остаются сложные проблемы: те, которые требуют строгого статистического мышления, причинно-следственного анализа и способности делать обоснованные выводы в сложных реальных условиях, когда контролируемые эксперименты не всегда возможны.

Эта роль имеет два одинаково важных направления. Первое — операционное: фундамент данных отдела продаж Gusto имеет значительный технический долг, и этот руководитель будет тесно сотрудничать с Data Engineering для оценки текущего состояния, разработки современной и масштабируемой инфраструктуры данных и поэтапного устранения проблем. Второе — трансформационное: по мере перестройки фундамента этот руководитель должен одновременно развивать то, что команда делает с ним: переходить от функции, определяемой выполнением запросов и реактивной отчетностью, к функции, определяемой передовыми возможностями прогнозирования, причинно-следственным анализом и аналитической строгостью. Идеальный кандидат обладает глубокими знаниями в области данных отдела продаж, приверженностью созданию прочного фундамента для масштабирования, в сочетании с подлинным владением методами экспериментирования и квазиэкспериментальными методами, и может привить эти навыки всей команде.

• Руководство командой Sales Analytics — определение видения и поддержка команды специалистов по обработке данных и аналитиков для достижения результатов в командах по привлечению клиентов и расширению продуктового портфеля
• Аналитика и рекомендации: Проведение углубленного анализа для выявления факторов роста выручки и аномалий. Преобразование сложных данных в четкие, действенные выводы и рекомендации для высшего руководства и кросс-функциональных партнеров
• Перестройка фундамента данных — совместно с партнерами из Data Engineering и Service Platform, руководить развитием наших основных систем данных, необходимых для создания лучшей в своем классе экосистемы аналитики продаж
• Партнерство с ключевыми заинтересованными сторонами — тесное сотрудничество с директором по доходам (Chief Revenue Officer), отделами Sales Operations, Data Engineering и Service Platform для согласования общей дорожной карты данных и инфраструктуры
• Развитие возможностей прогнозирования — совершенствование нашей методологии прогнозирования продаж для включения более строгих аналитических методов (например, оценка склонности, улучшенный контроль сезонности и т. д.)
• Обеспечение самообслуживания аналитики с помощью ИИ — использование перехода Gusto к разработке, ориентированной на ИИ, для создания возможностей самообслуживания аналитики для операционных партнеров. Быть в курсе новых инструментов ИИ, которые могут повысить эффективность и точность аналитики доходов
• Обеспечение превосходства команды — набор, наставничество и развитие высокопроизводительной, проактивной команды аналитиков, смещение культуры от реактивного выполнения запросов к стратегическому анализу. Поскольку ИИ берет на себя большую часть рутинной отчетности, определение того, что такое совершенство для аналитиков в мире, где причинное мышление и статистическая грамотность являются новой нормой
• Выступать в качестве связующего звена в организации данных — выявление возможностей, где более глубокие технические решения (например, от Data Engineering, Analytics Engineering, Data Science или AI/ML Engineering) могут ускорить аналитику, способствующую росту доходов, и проактивное привлечение соответствующих партнеров к обсуждению

• Более 10 лет опыта в области Data Science или смежных областях, из них не менее 4 лет руководства растущей командой аналитиков
• Лидерство с подходом «строителя»: Динамичный лидер, который вдохновляет и развивает команды, сохраняя при этом подход «работать руками» — способность при необходимости вдаваться в детали для создания отчетов, проведения анализа и устранения неполадок
• Экспертиза в области статистического анализа и причинно-следственных связей — уверенное владение методами экспериментального дизайна, причинно-следственного анализа и квазиэкспериментальными методами (например, метод разности разностей, синтетический контроль, регрессионный разрыв, сопоставление по показателю склонности) для ситуаций, когда A/B-тестирование невозможно. Умение работать с предположениями, необходимыми для построения достоверных причинно-следственных выводов из наблюдаемых данных, и способность четко доносить эти компромиссы до нетехнических заинтересованных сторон
• Экспертиза в системах данных о доходах — глубокий опыт работы с данными Salesforce в больших масштабах, включая понимание стратегий извлечения данных, сверку CRM с хранилищем данных и проблемы использования Salesforce в качестве основного источника истины
• Подход, ориентированный на инфраструктуру — подтвержденный опыт работы с проблемными средами данных с техническим долгом и перестройки фундамента с учетом долгосрочной масштабируемости. Мыслит в терминах систем, а не исправлений
• Техническая глубина — сильные навыки SQL, практический опыт работы с dbt и Snowflake, уверенность в навигации по логике преобразования данных в нескольких уровнях (Salesforce, BI, dbt, панели мониторинга) и способность обучать аналитиков передовым практикам
• Знание предметной области продаж и доходов — глубокое понимание управления конвейером, прогнозирования, отслеживания квот и выполнения планов, стратегий привлечения и расширения, а также аналитики перекрестных и дополнительных продаж в многопродуктовой SaaS-среде
• Кросс-функциональное партнерство — способность согласовывать приоритеты и продвигать общие дорожные карты с командами платформенной инженерии, инженерии данных и эксплуатации продаж. Способность на равных вести переговоры с менеджерами платформ обслуживания по техническим компромиссам
• Управление изменениями и развитие команды — опыт руководства командами в условиях значительных преобразований, повышения ожиданий по производительности, обучения аналитиков более стратегической работе и принятия трудных кадровых решений при необходимости
• Сильные коммуникативные навыки — опыт представления дорожных карт инфраструктуры и аналитических выводов руководству, преобразования сложных задач систем данных в четкие бизнес-термины
• Ориентация на ИИ — четкое понимание того, как инструменты ИИ меняют роль аналитика. Понимание того, что по мере того, как самообслуживание и автоматизация поглощают рутинную отчетность и разовые задачи, ценность команды все больше заключается в статистической строгости, причинном мышлении и способности отвечать на вопросы, которые не могут быть решены с помощью панели мониторинга. Способность убедительно излагать это видение, а также набирать, развивать и удерживать соответствующий персонал
• Опыт работы в SaaS/Growth — подтвержденный опыт успешного создания и руководства аналитическими функциями в быстрорастущей SaaS или технологической среде

Наш годовой диапазон базовой заработной платы для этой должности составляет 218 000–255 000 долларов США в Сан-Франциско и Нью-Йорке, и 185 000–217 000 долларов США в Денвере. Окончательная сумма предложения определяется множеством факторов, включая опыт и знания кандидата, и может отличаться от указанных выше сумм.

В Gusto мы не используем названия должностей традиционным образом как показатель ранга или иерархии. Вместо этого наши названия должностей описывают две вещи одновременно — вашу профессию (что вы делаете, например, Engineering, Design) и сферу ответственности (за что вы отвечаете), — поэтому вы увидите что-то вроде «Head of X» вместо слова ранга, такого как «Director», которое не говорит вам ни того, ни другого. Из-за этого название в этом объявлении может отличаться от того, что вы ожидали бы, исходя из сферы охвата и уровня должности, а также от того, как обычно называются аналогичные должности в других местах. Если у вас есть вопросы о том, как эта должность соотносится с вашей текущей должностью или уровнем, ваш рекрутер может помочь с переводом.

Gusto имеет физические офисы в Денвере, Сан-Франциско и Нью-Йорке. Сотрудники, работающие в этих местах, должны будут посещать офис в определенные дни примерно 2-3 раза в неделю (или больше, в зависимости от должности). Те же ожидания по посещению офиса применяются ко всем ролям Symmetry, дочерней компании Gusto, физический офис которой находится в Скоттсдейле.

Примечание: ожидания в отношении офиса в Сан-Франциско охватывают как метрополитенский район Сан-Франциско, так и Сан-Хосе.

При разрешении работать в месте, отличном от офиса Gusto, требуется безопасное, надежное и стабильное интернет-соединение. Это включает дни, не связанные с работой в офисе, для гибридных сотрудников.

Надежное, стабильное присутствие: мы ожидаем регулярного и предсказуемого посещения, независимо от того, работаете ли вы в офисе, в гибридном режиме или полностью удаленно, чтобы вы оставались тесно связаны со своей командой, клиентами и заинтересованными сторонами в режиме реального времени и обеспечивали своевременную поддержку и отзывчивость, которых заслуживают коллеги и клиенты.

Наши клиенты — люди из всех слоев общества, и мы такие же. Мы нанимаем замечательных людей из самых разных слоев общества не только потому, что это правильно, но и потому, что это делает нашу компанию сильнее. Если вы разделяете наши ценности и наш энтузиазм по отношению к малому бизнесу, вы найдете свой дом в Gusto.