Staff Data Scientist - Core Revenue Retention

О HighLevel:

HighLevel — это операционная система для бизнеса на базе ИИ, которая предоставляет агентствам, предпринимателям и малому и среднему бизнесу инфраструктуру для создания, автоматизации и масштабирования. Сегодня HighLevel поддерживает малый и средний бизнес в более чем 150 странах, способствуя росту, основанному на сообществе и реальных результатах клиентов. На сегодняшний день компании, работающие на HighLevel, создали экосистемную ценность более чем на 7 миллиардов долларов, демонстрируя влияние общей инфраструктуры в масштабе. Централизуя общение, автоматизацию и аналитику в одной системе, мы помогаем бизнесу работать быстрее, снижать сложность и эффективно выполнять задачи. За кулисами платформы HighLevel ежедневно обрабатывает более 4 миллиардов вызовов API и 2,5 миллиарда событий сообщений. С 250 терабайтами распределенных данных, более чем 250 микросервисами и поддержкой более 1 миллиона доменных имен наша архитектура создана для производительности, отказоустойчивости и долгосрочного масштабирования.

Наши люди

В HighLevel работает более 2000 сотрудников в более чем 10 странах. Мы являемся глобальной, преимущественно удаленной организацией, ориентированной на скорость и ответственность. Мы ценим инициативу, ясность и исполнение, создавая пространство для амбициозных людей, чтобы они могли создавать системы, поддерживающие миллионы предприятий по всему миру. Здесь процветают инновации, идеи приветствуются, а люди — прежде всего, независимо от того, где они живут.

Наше влияние

Каждый месяц HighLevel обеспечивает более 1,5 миллиарда сообщений, 200 миллионов потенциальных клиентов и 20 миллионов разговоров для более чем 1 миллиона предприятий, которые мы поддерживаем. За этими цифрами стоят реальные люди, которые обретают независимость, расширяют возможности и достигают ощутимых результатов. Мы гордимся тем, что являемся частью этого. Узнайте больше о нас на нашем YouTube-канале или в блоге.

О роли:

Мы ищем Staff Data Scientist (ведущего специалиста по данным) в команду Core Revenue Retention, который будет отвечать за одну цель — удержание и рост доходов от существующих клиентов — во всех командах, которые на это влияют. Удержание клиентов — это не задача одного отдела: она охватывает CPaaS (телефон, SMS, электронная почта, WhatsApp) как самую большую статью ежемесячного регулярного дохода (MRR), дополнительную монетизацию, включая новые функции ИИ, работу отдела по работе с клиентами (Customer Success), которая защищает счета, и прогнозы отдела финансов. Это широкая, межфункциональная роль. Вы будете тесно сотрудничать с отделами коммуникаций/CPaaS, Customer Success, командами ИИ, занимающимися дополнительными доходами, отделом финансов и другими командами, занимающимися доходами; вы будете подчиняться отделу Product Analytics & Data Science для соблюдения стандартов и методологии, а также будете отвечать за результат удержания доходов, выходящий за рамки организационных границ. Вы построите модель удержания/ценности, отделите реальные сигналы оттока от данных, связанных с зрелостью данных и артефактами смешивания, а также превратите диагностику в приоритетную, основанную на фактических данных повестку дня по удержанию и дополнительной монетизации. Вы будете работать в условиях еще строящегося фундамента данных, потребляя управляемые источники, а не перестраивая их, и повышая планку по мере продвижения. Это практическая, определяющая направление роль Staff — вы будете консультировать руководителей Customer Success, Finance и CPaaS, а также устанавливать стандарты измерения удержания, которые будут использовать аналитики смежных команд, с возможностью расширения команды по мере роста мандата.

Обязанности:

• Отвечать за причинно-следственный анализ основного удержания доходов и дополнительной монетизации — валовое и чистое удержание доходов, отток MRR (добровольный против недобровольного), присоединение и использование дополнительных продуктов — в CPaaS, дополнительных продуктах ИИ и других источниках дохода.
• Количественно оценивать возможности получения дохода от дополнительных продуктов в CPaaS и новых функциях ИИ, а также драйверы, влияющие на присоединение и потребление.
• Применять строгий причинно-следственный вывод (сопоставление, разница в разницах, выживаемость/опасность, синтетический контроль), когда чистые эксперименты невозможны — отделять реальный сигнал от систематической ошибки отбора, сезонности и смешивания.
• Сотрудничать с Finance/RevOps по определениям единого источника истины и входным данным для прогнозирования; предоставлять аналитические данные по удержанию доходов.
• Сотрудничать с организацией Product Strategy & Growth по чартеру TTP/оттока, и с руководителем по экспериментам для тщательного тестирования мер по удержанию.
• Выступать в качестве доверенного аналитического консультанта для руководителей Customer Success, Finance и Communications/CPaaS, а также устанавливать аналитические стандарты, которым следуют DS и аналитики смежных команд — повышая планку без прямого полномочия.
• Определять техническое направление измерения удержания доходов по всей компании — отвечать за канонические метрики GRR/NRR, оттока и дополнительных продуктов на управляемых, сертифицированных данных, на которых строятся другие команды; формировать таксономию, от которой зависит аналитика удержания, совместно с Analytics Engineering.
• Создать основу для удержания и причинно-следственного анализа — стандарты и повторно используемые методы (выживаемость/опасность, разница в разницах, синтетический контроль), которые Analytics Engineering и смежные команды DS используют за пределами этого мандата.
• Использовать инструменты ИИ (Claude и аналогичные) для ускорения исследований, документирования и анализа.

Требования:

• 9+ лет в области аналитики доходов/удержания, науки о данных или прикладной статистики, с глубоким опытом в области оттока, удержания и монетизации.
• Практический опыт причинно-следственного анализа с обоснованным суждением о том, является ли результат причинным или артефактом способа генерации данных.
• Умение разбираться в запутанных финансовых/платежных/используемых данных и определять метрики, которые выдерживают проверку как со стороны отдела финансов, так и со стороны продукта.
• Сильный SQL и рабочие навыки владения Python; опыт работы в среде Snowflake + dbt.
• Подтвержденный опыт, когда диагностика удержания или монетизации привела к изменению продукта, ценообразования, стратегии CS или жизненного цикла клиента.
• Уверенность в работе с несовершенными, находящимися в процессе разработки данными — вы потребляете управляемые источники и повышаете планку, а не перестраиваете конвейеры.
• Межфункциональное влияние — вы согласовываете продукт, Customer Success, Finance и руководство по общим показателям без прямого полномочия.

Желательно:

• Опыт работы с CPaaS (телефония/обмен сообщениями) или с доходами, основанными на использовании/потреблении.
• Опыт работы в B2B SaaS или CRM; опыт работы с MRR/подписочной биллингом, инкассацией и восстановлением недобровольного оттока.
• Знакомство с Statsig или сопоставимой платформой для экспериментов.
• Опыт работы с рабочими процессами аналитики с использованием ИИ; опыт наставничества аналитиков.

Успех в этой роли выглядит следующим образом:

• CPaaS, дополнительные продукты ИИ и Customer Success действуют на основе вашей модели, что приводит к сильным положительным бизнес-результатам.
• Finance/RevOps и Product Analytics сообщают последовательные метрики с четким пониманием и рекомендациями.
• Руководители из разных доменов доходов принимают решения о дорожной карте и расходах на основе вашего анализа, а не интуиции.
• Мандат по удержанию доходов имеет повторно используемые шаблоны и основу для масштабирования за пределами одного специалиста.

Заявление о равенстве возможностей:

Компания является работодателем, предоставляющим равные возможности. Как работодатель, подпадающий под действие правил позитивных действий, мы приглашаем вас добровольно предоставить следующую демографическую информацию. Эта информация используется исключительно для соблюдения государственных требований к ведению учета, отчетности и других юридических требований. Предоставление этой информации является добровольным, и отказ от ее предоставления не повлияет на статус вашей заявки. Эти данные будут храниться отдельно от вашей заявки и не будут использоваться при принятии решения о найме.

Мы рекомендуем вам ознакомиться с нашей Политикой конфиденциальности перед подачей заявки