KPI Architect

Архитектор KPI в Tailor-Made Solutions от Exelab

Exelab создает индивидуальные решения на базе ИИ, каждое из которых специально разработано для достижения конкретной бизнес-цели клиента. Мы проводим каждую работу как мини-проект: начинаем с реальной проблемы и создаем решение для улучшения реального показателя (доход, эффективность, конверсия, удержание).

Мы работаем в небольших, сплоченных командах, близко к бизнесу клиента, и напрямую используем ИИ в процессе проектирования и разработки. Для нас важен эффект, который мы создаем для клиентов.

Эта роль подразумевает работу над избранными проектами клиентов, а не случайное распределение по всем проектам. Она наиболее актуальна, когда Exelab стремится создать измеримый бизнес-, операционный или поведенческий результат. Проекты, успех которых определяется в первую очередь технической реализацией, соответствием нормативным требованиям или соблюдением фиксированных требований, могут не требовать такого же уровня вовлеченности.

Архитектор KPI может присоединиться к команде до продажи, чтобы помочь Value Builders и командам по работе с клиентами оценить возможность, в начале проекта, чтобы преобразовать цель по созданию ценности в систему измерения, или позже, когда потребуется сложный анализ, панель мониторинга или система мониторинга. Подотчетный Генеральному директору, этот специалист работает вместе с Value Builders, менеджерами проектов, архитекторами решений и техническими специалистами. Value Builder остается ответственным за достигнутую ценность; Архитектор KPI отвечает за целостность и достоверность того, как эта ценность определяется и измеряется.

Ключевые обязанности

Архитектор KPI обеспечивает возможность оценки выбранных клиентских инициатив с помощью надежных данных и полезных систем принятия решений. Его основные обязанности включают:

Проверка возможностей и определение успеха: Поддержка Value Builders и команд по работе с клиентами во время исследования и, когда это целесообразно, до продажи. Уточнение бизнес-проблемы, проверка наличия правдоподобной гипотезы о ценности, определение доказательств, демонстрирующих успех, и преобразование неявных ожиданий в явные и общие критерии.

Архитектура измерений: Преобразование бизнес-целей в целостную систему измерений. Определение базовых показателей, целей, опережающих и запаздывающих индикаторов, логики расчетов, источников данных, ответственных лиц, периодичности обзора и критериев оценки. Связь операционных показателей с бизнес- или финансовыми результатами, на которые они призваны повлиять.

Проектирование систем данных и мониторинга: Проектирование моделей данных, механизмов сбора, панелей мониторинга и потоков мониторинга, необходимых для операционной работы системы. Непосредственное создание прототипов и готовых к использованию решений; когда производственные конвейеры, интеграции, инфраструктура или безопасность требуют более глубокой проработки, работа с архитекторами решений и специалистами по данным для определения и проверки реализации.

Практический анализ и решение сложных проблем: Прямая работа с данными для решения аналитических задач, превосходящих обычные возможности проектной группы. В зависимости от ситуации это может включать сегментацию, когортный анализ, экспериментирование, атрибуцию, прогнозирование, регрессионный анализ или интерпретацию разнородных источников данных. Использование уровня сложности, необходимого для принятия решения, без создания анализа ради самого анализа.

Проверка воздействия и поддержка принятия решений: После внедрения определение того, оказывает ли решение ожидаемый эффект. Отделение сигнала от шума, корреляции от причинно-следственных связей и реального воздействия от случайных колебаний. Четкое объяснение результатов и неопределенности, а также преобразование доказательств в решения, корректировку курса или новые гипотезы.

Стандарты, обучение и извлечение уроков из портфеля: Создание повторно используемых методов, шаблонов и стандартов качества, которые улучшают измерения во всей Exelab. Помощь Value Builders и другим специалистам в освоении обычных случаев, оставаясь при этом доступным для работы с более сложными задачами. Использование общего обзора проектов для выявления повторяющихся закономерностей, эталонных показателей, пробелов в данных и повторно используемых решений.

Таким образом, Архитектор KPI — это человек, который преобразует обещание измеримой ценности в работающую систему измерений. Это не фабрика отчетов и не единственный владелец данных по каждому проекту. Успех означает, что релевантные проекты начинаются с достоверных измерений, Exelab может продемонстрировать созданную ценность, а проектные группы становятся все более способными самостоятельно справляться с рутинными измерениями.

Идеальный кандидат – навыки и опыт

Наш идеальный кандидат сочетает в себе навыки консультирования, аналитической строгости и практические навыки работы с данными. Мы не ищем один предписанный карьерный путь: подходящий человек мог работать в области аналитического консалтинга, принятия решений, инжиниринга ценности, бизнес-аналитики, анализа данных или в другой среде, где бизнес-вопросы должны были быть преобразованы в надежные доказательства и операционные системы.

Исследование бизнеса и навыки консультирования: Способность вести структурированные беседы с клиентами, включая старших заинтересованных сторон, и переходить от расплывчатой цели к точной проблеме, заслуживающей измерения. Задает проницательные вопросы, конструктивно оспаривает слабые предположения и создает согласованность, не скрываясь за техническим языком.

Практический анализ: Сильное практическое владение SQL и как минимум одной аналитической средой программирования, такой как Python или R, а также опыт использования инструментов BI и визуализации, таких как Power BI, Tableau или Looker. Уверенно готовит и исследует данные, применяет надежные статистические методы и лично создает аналитические отчеты и панели мониторинга.

Мышление в области измерений и систем данных: Понимание всей цепочки от бизнес-цели до KPI, сбора данных, модели, панели мониторинга, интерпретации и принятия решений. Способен проектировать надежные системы измерений и внедрять готовые к использованию решения. Опыт работы с производственными моделями данных, конвейерами, качеством данных, CRM или маркетинговыми технологиями, а также облачными платформами данных является ценным; глубокое владение инжинирингом данных предпочтительно, но не обязательно.

Критическое мышление и методологическая оценка: Формулирует гипотезы, проверяет их, распознает предвзятость и смешивающие переменные, а также отличает корреляцию от причинно-следственных связей. Знает, когда доказательств достаточно для действий, а когда требуется более глубокое исследование. Применяет строгость прагматично, а не стремится к сложности ради самой сложности.

Коммуникация и влияние на заинтересованные стороны: Четко доносит сложные результаты как до руководства, так и до технических команд. Может объяснить неопределенность, защитить методологический выбор, оспорить вводящий в заблуждение показатель и преобразовать анализ в конкретную рекомендацию. Завоевывает доверие благодаря ясности и доказательствам, а не авторитету.

Автономность в нескольких проектах: Эффективно работает как опытный индивидуальный исполнитель над несколькими проектами и на разных этапах, приоритизируя участие там, где оно создает наибольшую ценность. Опыт работы в консалтинге, агентстве, системной интеграции или другом клиентском опыте особенно актуален. Формальный стаж менее важен, чем доказательства независимого суждения и надежной работы с клиентами.

Гибкость в обучении и работа с ИИ: Быстро осваивает незнакомые бизнес-домены и ответственно использует ИИ-инструменты для ускорения анализа, написания кода, документации и прототипирования. Сохраняет ответственность за качество рассуждений, реализацию и выводы.

Требуется родной итальянский язык и английский на уровне не ниже B2.

Вкратце, профиль идеального кандидата может выглядеть так: «Профессионал в области клиентской аналитики, который может уточнить, что такое успех, разработать систему для его измерения, напрямую работать с данными для создания аналитических отчетов или панелей мониторинга и объяснить, что означают полученные данные для следующего бизнес-решения».

Обязанности по информационной безопасности: Все сотрудники обязаны соблюдать Политику информационной безопасности Exelab, незамедлительно сообщать об инцидентах безопасности Главному специалисту по информационной безопасности (CISO), обрабатывать данные в соответствии с их классификацией и проходить обучение по осведомленности в области безопасности.