Заголовок: Data Science Lead
Местоположение: Mountain View / OnSite
Вознаграждение: 230 000–300 000 долларов США в год
🎨 OpusClip — AI-видеоагент №1 в мире, созданный для аутентичности в социальных сетях.
Мы представляем мир, в котором каждый может аутентично делиться своей историей через видео, не имея никакой экспертизы. Всего за 18 месяцев с момента запуска OpusClip использовали более 20 миллионов авторов и бизнесов, чтобы улучшить свое присутствие в социальных сетях.
Мы привлекли в общей сложности 50 миллионов долларов финансирования и имеем честь сотрудничать с одними из самых поддерживающих инвесторов, включая SoftBank Vision Fund, DCM Ventures, Millennium New Horizons, Fellows Fund, AI Grant, Jason Lemkin (SaaStr), Samsung Next, GTMfund, Alumni Ventures и многих других.
Ознакомьтесь с нашим последним материалом в Business Insider, посвященным нашему продукту и этапам финансирования, а также с нашим признанием как одного из 50 самых перспективных стартапов 2024 года по версии The Information.
Штаб-квартира компании находится в Маунтин-Вью. Мы — команда из 100 увлеченных и опытных энтузиастов ИИ и экспертов по видео, движимых нашими основными ценностями:
- Быть командным чемпионом
- Жестоко расставлять приоритеты
- Выпускать быстро, качество следует
- Одержимостью клиентами
Станьте частью этого захватывающего путешествия вместе с нами!
О РОЛИ
OpusClip ищет опытного, ориентированного на продукт Data Science Lead, который возглавит команду примерно из пяти человек: два Data Scientist, два аналитика и один-два Data Engineer. Должность будет соответствовать опыту.
Это практическая роль: вы будете определять дорожную карту данных, лично решать наши самые сложные аналитические задачи и создавать все более ориентированную на ИИ функцию обработки данных. Вы сможете руководить через техническое направление или прямое управление; формальное управление персоналом не требуется.
Вы будете тесно сотрудничать с отделами Product, Growth, Finance, Engineering и AI, чтобы превратить достоверные данные в лучшие продуктовые и бизнес-решения.
Успех означает достижение измеримых улучшений в бизнесе при одновременном создании систем и практик, которые позволят небольшой команде по работе с данными поддерживать растущую компанию.
ЧТО ВЫ БУДЕТЕ ДЕЛАТЬ
РУКОВОДИТЬ КОМАНДОЙ И УКРЕПЛЯТЬ ОСНОВУ ДАННЫХ
- Определяйте приоритеты, развивайте команду через техническое руководство и пример, концентрируйте усилия на наиболее важных задачах. Лично возглавляйте неоднозначные, ответственные аналитические исследования.
- Отвечайте за стандарты определения метрик, валидации данных и качества аналитики. Сотрудничайте с Engineering для диагностики и предотвращения повторяющихся проблем в отслеживании, конвейерах, преобразованиях и панелях мониторинга.
- Превращайте повторяющиеся запросы в повторно используемые наборы данных, фреймворки и инструменты самообслуживания, чтобы команды могли принимать обоснованные решения с меньшей ручной поддержкой.
ПРИНИМАТЬ РЕШЕНИЯ ПО ПРОДУКТУ И РОСТУ
- Используйте поведенческий анализ, профилирование пользователей и сегментацию для выявления возможностей в активации, удержании, монетизации и пожизненной ценности. Переводите результаты в рекомендации, которые информируют продуктовую стратегию, операции и цели компании.
- Укрепляйте экспериментирование и каузальное измерение в Product и Growth. Оценивайте качество привлечения и долгосрочную ценность различных каналов и сегментов клиентов, выходя за рамки атрибуции к инкрементальности, чтобы направлять инвестиции и улучшать CAC.
СВЯЗЫВАТЬ ПРОДУКТОВЫЕ ДАННЫЕ С УЛУЧШЕНИЕМ ИИ
- Сотрудничайте с командами AI по курированию данных, дизайну оценки и онлайн/офлайн измерениям. Превращайте поведение пользователей в полезные данные для оценки, сигналы обратной связи и случаи неудач.
- Связывайте изменения в качестве AI с поведением пользователей и бизнес-результатами, создавая измеримый цикл от использования продукта к улучшению AI и лучшим пользовательским впечатлениям.
СОЗДАВАТЬ AI-НАТИВНУЮ АНАЛИТИКУ
- Используйте AI для автоматизации повторяющегося анализа и изучения агентных систем, которые обнаруживают необычные изменения метрик, определяют влияющие сегменты и расследуют вероятные причины.
- Сделайте эти рабочие процессы достаточно надежными для использования командами, переходя от разовых запросов к проактивным инсайтам с четкой валидацией и человеческим суждением.
ЧТО МЫ ИЩЕМ
- Значительный опыт в области науки о данных, продуктовой аналитики, аналитики принятия решений или смежной области, с подтвержденным опытом уровня Staff, Principal, Lead или эквивалентного масштаба, независимо от должности.
- Сильное продуктовое и деловое чутье: вы определяете важные вопросы, ориентируетесь в неопределенности и превращаете доказательства в решения.
- Отличные навыки SQL и Python и готовность оставаться на практике.
- Глубокий опыт работы с продуктовыми метриками и поведением пользователей, а также прочная основа в области статистики, A/B-тестирования и каузального мышления.
- Сильное понимание качества данных и достаточные инженерные знания, чтобы отслеживать данные в системе, диагностировать повторяющиеся проблемы конвейера и эффективно работать с инженерами над долгосрочными решениями.
- Способность вести через влияние, технический авторитет и четкую коммуникацию с техническими и бизнес-командами.
Глубокие знания инфраструктуры данных и опыт обучения моделей не требуются.
ПРИЯТНО ИМЕТЬ
- Опыт измерения инкрементальности платного маркетинга и экономики привлечения.
- Опыт сотрудничества с командами AI/ML по оценке или курированию данных, или создание аналитических систем с поддержкой AI или агентных.
- Опыт работы в SaaS, потребительском ПО, продуктах для авторов контента, подписных сервисах или AI-продуктах.
КАК ВЫГЛЯДИТ УСПЕХ
В течение первых 6–12 месяцев вы:
- Достигнете измеримого бизнес-влияния: возглавите 1–2 проекта с высоким потенциалом, где Data внесет примерно 8%+ улучшение в ключевую метрику, такую как удержание, конверсия, CAC, монетизация или принятие продукта.
- Создадите более эффективную функцию Data: улучшите качество метрик, экспериментирование и валидацию, повысив фокус команды и стандарты аналитики.
- Расширите возможности команды: выпустите повторно используемые инструменты, которые помогут командам Product, Growth или AI достичь лучших результатов без повторяющегося разового анализа.
- Настроите измеримый цикл обратной связи по AI: превратите поведение пользователей в лучшие данные для оценки и демонстрабельные улучшения продукта.
Помимо этих начальных этапов:
- Расширьте свое влияние и сферу деятельности: формируйте стратегию компании, выявляя основные возможности для роста, с возможностью взять на себя более широкое руководство Data по мере масштабирования команды и бизнеса.
ПОЧЕМУ СТОИТ ПРИСОЕДИНИТЬСЯ К НАМ
- Формируйте работу Data. Определяйте приоритеты команды и операционную модель, напрямую влияя на продуктовую стратегию, инвестиции в рост, монетизацию и качество AI.
- Оставайтесь близко к работе. Сочетайте высшее техническое руководство со сложными аналитическими задачами и практическими AI-системами.
- Работайте на современном стеке. Используйте BigQuery, Mixpanel, Superset, Python, Prefect и Statsig.
EEO
OpusClip гордится тем, что является работодателем, предоставляющим равные возможности. Мы не допускаем дискриминации при найме или принятии любых кадровых решений на основе расы, цвета кожи, религии, национального происхождения, возраста, пола (включая беременность, роды или связанные с этим медицинские состояния), семейного положения, родословной, физических или психических нарушений, генетической информации, статуса ветерана, гендерной идентичности или выражения, сексуальной ориентации или других применимых законных характеристик. OpusClip рассматривает квалифицированных кандидатов с криминальным прошлым в соответствии с применимым федеральным, штатным и местным законодательством. Opus Clip также стремится предоставлять разумные приспособления для квалифицированных лиц с ограниченными возможностями и ветеранов-инвалидов в наших процедурах подачи заявок на работу.
