Используем cookie для работы сайта и статистики. «Хорошо» разрешит ещё и запись сессий.
VVonage
Мексика6 месяцев назад
Грейд
Senior
Опыт работы
от 8 лет
Формат работы
Удалённо
Уровень английского
B2, выше среднего
Письмо на почту или сообщение рекрутеру в Telegram
Присоединяйтесь к Vonage и помогите нам внедрять инновации в облачные коммуникации для бизнеса по всему миру! Почему эта роль важна: Мы ищем специалиста по данным (Data Scientist), который возглавит наши возможности в области анализа спроса и доходов. Вы будете находиться на стыке маркетинговой стратегии и коммерческих результатов, создавая прогнозные модели и аналитические структуры, которые предсказывают, откуда придет рост, еще до того, как он наступит. Ваша работа будет напрямую влиять на то, как мы достигаем нужную аудиторию, инвестируем в правильные каналы и ускоряем формирование пайплайна, превращая маркетинговую деятельность в измеримый, перспективный источник доходов. Vonage — мировой лидер в области облачных коммуникаций. И ваш талант поможет брендам, таким как Airbnb, Viber, WhatsApp и Snapchat, ускорить их цифровую трансформацию с помощью наших полностью программируемых унифицированных коммуникаций, решений для контакт-центров и API для коммуникаций. Готовы к инновациям? Тогда присоединяйтесь к нам сегодня.
Анализ и моделирование взаимосвязи между маркетинговыми инвестициями, эффективностью каналов и результатами в виде доходов, связывая расходы с ростом. Разработка и поддержка представлений отчетности и самостоятельных аналитических инструментов для внутренних заинтересованных сторон и маркетинговых партнеров; обеспечение доступности, согласованности и практической применимости выходных данных моделей и данных о производительности для всех команд. Выявление высокоценных рыночных сегментов и аудиторий с помощью моделирования данных для определения того, как и где мы будем конкурировать. Разработка моделей и фреймворков персонализации, которые обеспечивают индивидуальный подход к клиентам в различных каналах, от динамического контента и предложений до рекомендаций по следующему наилучшему действию. Сотрудничество с отделами маркетинга и продаж для определения методологий прогнозирования и интеграции моделей в операционные рабочие процессы. Трансляция сложных выходных данных моделей в четкие, практические нарративы, которые стимулируют стратегические решения на уровне руководства. Внесение вклада в разработку структур данных, готовых к использованию в AI, в Snowflake, включая чистые таблицы признаков, выходные данные скоринга и сегменты аудитории, которые служат надежными входными данными для автоматизации маркетинга и принятия решений на основе AI.
Глубокое понимание полного B2B-воронки продаж — от осведомленности и генерации спроса до формирования пайплайна и закрытия сделок — и того, как данные проходят через нее. Сильная деловая хватка с возможностью связать выходные данные прогнозных моделей со стратегическими маркетинговыми решениями и решениями по доходам. Способность влиять на заинтересованные стороны RevOps, продаж и маркетинга посредством повествования, основанного на данных. Строгий, но прагматичный подход к прогнозированию — знание, когда строить сложную модель, а когда достаточно хорошо структурированной регрессии. Доказанная способность самостоятельно работать в быстро меняющейся, коммерчески ориентированной среде. Рабочий уровень владения инструментами AI и рабочими процессами на основе LLM — способность использовать AI для ускорения анализа, прототипирования моделей и эффективной работы в среде данных, ориентированной в первую очередь на AI. Обязательно: 8 лет опыта работы в области Data Science, Revenue Analytics или смежной области. Опыт работы с данными Salesforce: подтвержденный практический опыт работы с данными Salesforce по всей модели объектов (Leads, Contacts, Accounts, Opportunities, Campaigns) и глубокое понимание того, как маркетинговые и продажные данные взаимосвязаны в Salesforce. Опыт работы с хранилищем данных Snowflake: подтвержденный опыт запросов, моделирования и работы с данными в Snowflake, включая моделирование данных на основе SQL и работу со структурированными аналитическими наборами данных. Опыт моделирования генерации пайплайна, коэффициентов конверсии и скорости движения доходов по всей воронке. Инструменты и технологии: Salesforce — полная модель объектов (Leads, Contacts, Accounts, Opportunities, Campaigns), SOQL, администрирование Salesforce, Salesforce Einstein Analytics / Tableau CRM. Python — scikit-learn, statsmodels, Prophet, pandas, NumPy для прогнозирования и моделирования. SQL — расширенные запросы к источникам данных CRM и маркетинга. Визуализация данных — Tableau, Power BI, родные дашборды Salesforce. Платформы автоматизации маркетинга — Marketo, HubSpot или Pardot (знакомство со структурами данных). Облачные платформы данных — Snowflake, AWS, GCP или Azure для извлечения данных и развертывания моделей. Управление версиями — Git/GitHub или GitLab. Инструменты для работы с электронными таблицами и презентациями — Excel, Google Sheets для выходных данных для заинтересованных сторон. Идеальных кандидатов не существует. Вам не обязательно обладать всеми предпочтительными квалификациями, чтобы оказать ценное влияние на нашу команду. Наши сотрудники и клиенты имеют разнообразное происхождение, поэтому, если вы увлечены тем, чего могли бы достичь в Vonage, мы будем рады услышать от вас.
Опыт моделирования пожизненной ценности клиента (LTV) и прогнозирования оттока. Знакомство с платформами автоматизации маркетинга и тем, как они интегрируются с Salesforce (например, Marketo, HubSpot). Опыт аналитики воронки от лида до дохода в среде B2B SaaS. Рабочее знание платформ цифрового маркетинга и их базовых структур данных. Продвинутая степень (магистр или доктор философии) в количественной области, такой как статистика, экономика или информатика.
Отказ от ответственности: Указанный диапазон представляет собой добросовестную оценку заработной платы для данной должности на момент публикации. Окончательная компенсация определяется такими факторами, как (но не ограничиваясь ими) географическое положение, соответствующий опыт, конкретные наборы навыков и внутренняя справедливость.
Join Vonage and help us innovate cloud communications for businesses worldwide!
Why this role matters:
We are looking for a Data Scientist to own our demand and revenue intelligence capabilities. You will sit at the intersection of marketing strategy and commercial outcomes, building the predictive models and analytical frameworks that tell us where growth is coming from before it arrives. Your work will directly shape how we reach the right audiences, invest in the right channels, and accelerate pipeline - turning marketing activity into a measurable, forward-looking revenue engine.
Your key responsibilities:
Analyze and model the relationship between marketing investment, channel performance, and revenue outcomes, connecting spend to growth
Design and maintain reporting views and self-serve analytics assets for internal stakeholders and marketing partners; making model outputs and performance data accessible, consistent, and actionable across teams
Identify high-value market segments and audiences through data modeling to inform how and where we compete
Develop personalization models and frameworks that enable tailored customer experiences across channels, from dynamic content and offers to next-best-action recommendations
Collaborate with Marketing and Sales teams to define forecasting methodologies and embed models into operational workflows
Translate complex model outputs into clear, actionable narratives that drive strategic decisions at the executive level
Contribute to the development of AI-ready data structures in Snowflake, including clean feature tables, scoring outputs, and audience segments that serve as reliable inputs for marketing automation and AI-driven decisioning
What you'll bring:
Strong understanding of the full B2B revenue funnel - from awareness and demand generation through pipeline to closed revenue - and how data flows across it
Strong business acumen with the ability to connect predictive model outputs to strategic marketing and revenue decisions
The ability to influence RevOps, Sales, and Marketing stakeholders through data-led storytelling
A rigorous yet pragmatic approach to forecasting - knowing when to build a sophisticated model and when a well-structured regression is enough
A proven self-starter comfortable operating in fast-moving, commercially-driven environments
A working fluency with AI tools and LLM-based workflows — able to leverage AI to accelerate analysis, prototype models, and operate effectively in an AI-first data environment
Required:
8 years of experience in Data Science, Revenue Analytics, or a related field
Salesforce data experience: proven hands-on experience with Salesforce data across the full object model (Leads, Contacts, Accounts, Opportunities, Campaigns), and a deep understanding of how marketing and sales data interconnects within Salesforce
Snowflake data warehouse experience: demonstrated experience querying, modeling, and working with data in Snowflake, including SQL-based data modeling and working with structured analytical data sets
Experience modeling pipeline generation, conversion rates, and revenue velocity across the full funnel
Tools & Technologies:
Salesforce - full object model (Leads, Contacts, Accounts, Opportunities, Campaigns), SOQL, Salesforce administration, Salesforce Einstein Analytics / Tableau CRM
Python - scikit-learn, statsmodels, Prophet, pandas, NumPy for forecasting and modeling
SQL - advanced querying across CRM and marketing data sources
Data Visualization - Tableau, Power BI, Salesforce-native dashboarding
Marketing Automation Platforms - Marketo, HubSpot, or Pardot (data structure familiarity)
Cloud Data Platforms - Snowflake, AWS, GCP, or Azure for data extraction and model deployment
Version Control - Git/GitHub or GitLab
Spreadsheet & Presentation Tools - Excel, Google Sheets for stakeholder-facing outputs
What we consider a plus:
Experience with customer lifetime value (LTV) modeling and churn prediction
Familiarity with marketing automation platforms and how they feed into Salesforce (e.g., Marketo, HubSpot)
Experience with lead-to-revenue funnel analytics in a B2B SaaS environment
Working knowledge of digital marketing platforms and their underlying data structures
Advanced degree (Master's or PhD) in a quantitative field such as Statistics, Economics, or Computer Science
Disclaimer: The posted range represents the good faith salary for this role at the time of posting. Final compensation is determined by factors including (but not limited to) geographic location, relevant experience, specific skill sets, and internal equity.
There’s no perfect candidate. You don't need all the preferred qualifications to make a valuable impact on our team. Our employees and customers come from diverse backgrounds, so if you're passionate about what you could achieve at Vonage, we'd love to hear from you.
To learn how we process your personal data during the recruitment process, please refer to our Privacy Notice .
Who we are:
Vonage is a global cloud communications leader. And your talent will further help brands - such as Airbnb, Viber, WhatsApp, and Snapchat - accelerate their digital transformation through our fully programmable-based unified communications, contact center solutions, and communications APIs. Ready to innovate? Then join us today.
Note: The purpose of this profile is to provide a general summary of essential responsibilities for the position and is not meant as an exhaustive list. Assignments may differ for individuals within the same role based on business conditions, departmental need or geographic location.
Сравним навыки, грейд, формат работы и зарплату
Чаще всего от 50 600 до 78 200