Senior Data Scientist

Название: Старший специалист по данным Компания: Temporal Technologies Местоположение: США (Удаленно) / Удаленно

Компенсация: $137.6K - $220K в год

О роли

Специалист по данным, отвечающий за рост продуктов и эксперименты, будет способствовать принятию решений в поддержку нашей функции роста продуктов (Product Led Growth).

Эта роль находится на стыке данных, продуктов, роста и вывода на рынок (GTM). Вы будете тесно интегрированы в команды продуктов и инженеров, занимающиеся PLG. Ваша цель — пролить свет на путь пользователя от первоначального интереса до полного освоения и на все этапы между ними. Вы будете выявлять узкие места в процессе онбординга и определять поведение, указывающее на успешное освоение. Вы будете оценивать меры, которые помогут нам донести ценность Temporal до большего числа пользователей.

Вы будете эффективно работать как с большими, чистыми наборами данных, так и с наборами данных с ограничениями по продолжительности и размеру выборки, чтобы предоставлять обоснованные рекомендации и выводы. Вы принесете глубокие знания и практический опыт в области статистических методов, включая сопоставление выборок, квазиэкспериментальные методы и измерение неопределенности, чтобы помочь преодолеть эти ограничения.

Идеальный кандидат обладает сильным аналитическим чутьем и практическим пониманием продукта. Неоднозначные бизнес-вопросы не пугают вас. У вас есть острое чувство того, когда дополнительные данные или анализ могут существенно изменить вывод, а когда нет. Вы применяете аналитическую строгость, балансируя с тем, что функционально требуется для продвижения проекта. Ваша цель — способствовать принятию лучших решений и более быстрому обучению посредством измеримых результатов взаимодействия с клиентами.

ЧТО ВЫ БУДЕТЕ ДЕЛАТЬ

• Выступать в качестве встроенного партнера по данным для отделов продуктов, дизайна и инженерии, помогая формировать стратегию, предложения по продуктам и эксперименты с самых ранних этапов.

• Создавать аналитические фреймворки для всего цикла PLG, от привлечения и активации до вовлечения, освоения, расширения, монетизации и долгосрочной поддержки.

• Использовать анализ воронки, когорт, путей пользователя и последовательностей для выявления проблемных мест и возможностей для улучшения.

• Определять поведение и вехи, которые прогнозируют конверсию, готовность к производственному использованию, расширение, отток и долгосрочный успех клиента, и преобразовывать их в опережающие индикаторы успешных или застопорившихся учетных записей.

• Анализировать закономерности обнаружения и освоения функций, чтобы рекомендовать меры, повышающие успешное освоение и расширение.

• Проектировать и оценивать эксперименты и изменения в продуктах, используя сопоставление выборок, анализ до и после вмешательства, причинно-следственные методы и другие соответствующие методы, когда стандартное A/B-тестирование непрактично.

• Четко отличать наблюдаемые результаты от предположений, количественно оценивать неопределенность и объяснять степень уверенности в каждом выводе.

• Помогать приоритизировать возможности роста на основе потенциального влияния, уверенности, затрат и осуществимости измерения.

• Создавать повторно используемые наборы данных, метрики, панели мониторинга и аналитические инструменты, которые сокращают разовую работу и делают аналитические данные доступными для отделов продуктов, маркетинга, продаж и руководства.

• Сотрудничать с отделами инженерии и инженерии данных для улучшения инструментария событий, качества данных и аналитических моделей, необходимых для надежного анализа продуктов.

• Представлять результаты с помощью четких визуализаций, письменных описаний и практических рекомендаций для технической и нетехнической аудитории.

НА ЧЕМ ВЫ СОСРЕДОТОЧИТЕСЬ В ПЕРВУЮ ОЧЕРЕДЬ

В первые несколько месяцев вы поможете команде:

• Провести аудит сигналов, которые в настоящее время фиксируются в процессе онбординга, и рекомендовать новое инструментальное обеспечение по мере необходимости.

• Наладить отчетность и повторяемый анализ для экспериментов PLG.

• Анализировать поведение пользователей после первого успешного действия или рабочего процесса.

• Определить сигналы готовности к производственному использованию и распространенные точки, где пользователи останавливаются.

• Сопоставить пути освоения функций в важных областях продукта.

ЧТО ВЫ ПРИВнесете

• Прочные основы в области статистики, экспериментального дизайна, причинно-следственных рассуждений и количественного анализа.

• Опыт использования данных о продукте, поведении или событиях для улучшения активации, вовлечения, удержания, конверсии или расширения.

• Опыт работы с небольшими выборками, зашумленными сигналами, несовершенными контрольными группами или в средах, где стандартное A/B-тестирование не всегда возможно.

• Сильное суждение при выборе методов, соответствующих решению, доступным данным и уровню неопределенности.

• Опыт работы с SQL и Python для анализа, моделирования и автоматизации.

• Опыт работы с когортным анализом, анализом воронки, сегментацией, предиктивным моделированием и методами обучения с учителем или без учителя (machine learning).

• Способность быстро создавать прототипы в блокнотах и преобразовывать повторяющиеся анализы в надежные продукты данных, модели или рабочие процессы.

• Опыт работы с современными платформами данных и системами запросов, такими как Athena, Presto/Trino, BigQuery или Snowflake.

• Знакомство с облачными технологиями и технологиями объектного хранения, такими как AWS S3.

• Опыт создания панелей мониторинга и повторно используемых аналитических активов в современной платформе бизнес-аналитики.

• Уверенность в работе с меняющимися определениями, неполным инструментарием и компромиссами между аналитической точностью и полезностью для принятия решений.

• Ориентация на результат и опыт преобразования анализа в продуктовые или бизнес-действия.

• Сильные коммуникативные навыки, включая способность объяснять методы, неопределенность и рекомендации простым языком.

• Любопытство к платформам для разработчиков, облачной инфраструктуре, продуктам с оплатой по мере использования и тому, как клиенты осваивают технически сложные продукты.

• Совместный подход и способность эффективно работать с партнерами из отделов продуктов, инженерии, маркетинга, продаж, финансов и данных.

Temporal Technologies является работодателем, предоставляющим равные возможности. Temporal Technologies не дискриминирует по признаку расы, религии, цвета кожи, пола, гендерной идентичности, сексуальной ориентации, возраста, физических или психических нарушений, не являющихся основанием для отказа, национального происхождения, статуса ветерана или любой другой основы, подпадающей под действие соответствующего законодательства. Вся занятость определяется на основе квалификации, заслуг и потребностей бизнеса. Мы приветствуем и отмечаем различия и разнообразие.

Temporal стремится предоставлять доступ, равные возможности и разумные приспособления для лиц с ограниченными возможностями при трудоустройстве, в своих услугах, программах и мероприятиях. Если вам необходимо запросить разумное приспособление, пожалуйста, сообщите об этом вашему рекрутеру, чтобы мы могли помочь.