Название: Data Scientist
Местоположение: Burnaby / OnSite
🎨 OpusClip — ведущий в мире AI-агент для видео, созданный для аутентичности в социальных сетях.
Мы видим мир, в котором каждый может аутентично поделиться своей историей через видео, не имея для этого никаких специальных навыков. Всего за 18 месяцев после запуска более 20 миллионов авторов и компаний использовали OpusClip для улучшения своего присутствия в социальных сетях.
Мы привлекли в общей сложности 50 миллионов долларов финансирования и имеем честь работать 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 нашими последними публикациями в Business Insider, посвященными нашему продукту и этапам финансирования, а также с признанием нас одной 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
- Расставлять приоритеты безжалостно
- Быстро выпускать, качество последует
- Зацикливаться на клиентах
Станьте частью этого захватывающего путешествия вместе с нами!
О РОЛИ
OpusClip ищет клиентоориентированного Data Scientist, который поможет нам создавать надежные метрики, улучшать качество данных и превращать сложные данные о продуктах и клиентах в четкие бизнес-решения.
Это контрактная роль на 6-9 месяцев.
В этой роли вы будете отвечать за критически важные определения, охватывающие внедрение функций, еженедельную активную базу пользователей, потребление кредитов, сегментацию пользователей, удержание и пожизненную ценность. Вы будете проверять данные отчетности по сравнению с их источником, расследовать проблемы качества данных и проводить аналитические исследования, которые помогут командам Product, Finance и AI понять, что работает, что нет, и куда нам следует инвестировать дальше.
Это практическая роль для того, кто одинаково уверенно владеет SQL, исследует неожиданные данные, определяет метрики с заинтересованными сторонами и доносит четкие рекомендации.
ЧТО ВЫ БУДЕТЕ ДЕЛАТЬ
УСИЛЕНИЕ КАЧЕСТВА ДАННЫХ И УПРАВЛЕНИЯ МЕТРИКАМИ
- Проверять таблицы отчетов и дашборды по сравнению с исходными данными.
- Устанавливать четкие определения, предположения, источники и ответственных за важные метрики.
- Разрабатывать мониторинг дублирующих событий, неожиданных всплесков объемов, нулевых значений, устаревших данных и расхождений в отчетах.
- Исследовать проблемы отслеживания и качества данных в продуктовых событиях и последующих таблицах отчетности.
- Помогать командам отличать реальные изменения в поведении пользователей от проблем с инструментарием или конвейером.
РУКОВОДСТВО ПРОДУКТОВЫМ И БИЗНЕС-АНАЛИТИКОЙ
- Проводить анализ после запуска основных продуктовых функций и рабочих процессов.
- Анализировать внедрение, активацию, воронки, удержание, сегментацию и поведение пользователей.
- Преобразовывать неоднозначные бизнес-вопросы в структурированные аналитические планы.
- Превращать выводы в практические рекомендации для продуктовых и бизнес-стейкхолдеров.
- Поддерживать нашего аналитика данных в сложных или приоритетных аналитических запросах.
ПОДДЕРЖКА АНАЛИТИКИ УДЕРЖАНИЯ, LTV И ФИНАНСОВ
- Анализировать удержание подписчиков, монетизацию и пожизненную ценность клиента.
- Сравнивать поведение пользователей и доходов по планам, сегментам и платежным платформам.
- Сотрудничать с финансовым отделом для проверки логики отчетности и расследования расхождений.
- Четко сообщать о предположениях и ограничениях данных при работе с финансовыми данными и данными, связанными с платежами.
СОТРУДНИЧЕСТВО С НАШИМИ AI-КОМАНДАМИ
- Поддерживать сбор данных, дизайн измерений и оценку для продуктовых решений на базе ИИ.
- Определять оффлайн- и онлайн-метрики успеха для функций, управляемых моделями.
- Анализировать качество моделей, поведение пользователей и влияние на бизнес после запуска.
- Сотрудничать в области экспериментирования, сегментации и мониторинга текущей производительности.
ЧТО МЫ ИЩЕМ
- Обычно 3+ года опыта работы в области науки о данных, продуктовой аналитики, аналитики принятия решений или смежной области — или эквивалентный опыт работы на этом уровне.
- Продвинутые навыки SQL, включая сложные объединения, оконные функции, анализ на уровне событий, когортный анализ и отладку запросов.
- Сильные навыки Python для анализа, автоматизации, валидации и статистической работы.
- Опыт анализа использования продуктов, внедрения функций, воронок, удержания, сегментации или монетизации.
- Опыт определения и управления метриками, а не только использования существующих определений.
- Сильные инстинкты валидации данных, включая проверку объединений, дублирования, нулевых значений, свежести, согласованности источников и отслеживания изменений.
- Опыт работы с данными событий из Mixpanel или аналогичной платформы продуктовой аналитики.
- Опыт создания или поддержки дашбордов с использованием таких инструментов, как Superset, Looker, Tableau или Power BI.
- Рабочие знания в области экспериментирования, статистического вывода и ограничений причинно-следственных заключений.
- Сильное чувство ответственности и способность добиваться прогресса при нечетких требованиях.
- Навыки четкой коммуникации и опыт сотрудничества как с техническими, так и с нетехническими заинтересованными сторонами.
ПРИВЕТСТВУЕТСЯ
- Опыт работы с BigQuery или другим облачным хранилищем данных.
- Опыт работы в SaaS-продукте, основанном на продукте, подписном бизнесе, потребительском ПО, экономике создателей контента или продуктах на базе ИИ.
- Опыт анализа подписных платежей, удержания, доходов или LTV.
- Знакомство с данными платежных платформ Stripe, Apple, Google Play, PIX или других.
- Опыт в области автоматизированного мониторинга качества данных или обнаружения аномалий.
- Опыт сотрудничества с ML или AI командами по оценке моделей, подготовке данных или онлайн-экспериментам.
- Знакомство с семантическими уровнями, хранилищами метрик или управляемой аналитикой самообслуживания.
- Опыт работы с инструментами оркестрации и трансформации, такими как Prefect, Airflow или dbt.
- Осведомленность об управлении данными, защите PII и контроле доступа на уровне столбцов.
- Опыт использования инструментов ИИ для ускорения аналитической работы при независимой проверке результатов.
ЧТО ТАКОЕ УСПЕХ
В течение первых шести месяцев вы:
- Установите доверенные определения для наших приоритетных продуктовых и бизнес-метрик.
- Восстановите или улучшите отчетность по внедрению функций, WAU и потреблению кредитов.
- Проверите критически важные таблицы отчетов по сравнению с исходными данными.
- Внедрите проактивный мониторинг проблем качества данных с высоким воздействием.
- Проведете продуктовый анализ, который напрямую повлияет на решения по дорожной карте, запуску или экспериментам.
- Улучшите надежность и время отклика аналитической поддержки для команд Product, Finance и других.
- Станете доверенным аналитическим партнером, способным перейти от неоднозначного вопроса к четкой, основанной на фактических данных рекомендации.
ПОЧЕМУ СТОИТ ПРИСОЕДИНИТЬСЯ К НАМ
- Отвечайте за метрики и аналитические исследования, которые напрямую влияют на продуктовые и бизнес-решения.
- Тесно сотрудничайте с командами Product, Engineering, Finance, CX и AI.
- Помогите сформировать аналитическую основу быстрорастущего AI-продукта.
- Работайте с современным стеком данных, включающим BigQuery, Mixpanel, Superset, Python, Prefect и Statsig.
- Решайте разнообразные задачи, включая продуктовую аналитику, качество данных, экспериментирование, монетизацию и оценку ИИ.
- Развивайтесь в направлении более широкой ответственности в области продуктовой науки о данных, экспериментирования, управления метриками или аналитического лидерства.
Если вы любите находить истину за цифрами — и делать эту истину полезной для людей, создающих продукт, — мы будем рады услышать от вас.
EEO
OpusClip гордится тем, что является работодателем, предоставляющим равные возможности. Мы не дискриминируем при приеме на работу или при принятии любых кадровых решений на основании расы, цвета кожи, религии, национального происхождения, возраста, пола (включая беременность, роды или связанные с ними медицинские состояния), семейного положения, происхождения, физических или умственных отклонений, генетической информации, статуса ветерана, гендерной идентичности или выражения, сексуальной ориентации или других применимых законодательно защищенных характеристик. OpusClip рассматривает квалифицированных кандидатов с криминальным прошлым в соответствии с применимым федеральным, государственным и местным законодательством. Opus Clip также стремится предоставлять разумные условия для квалифицированных лиц с ограниченными возможностями и ветеранов с ограниченными возможностями в рамках процедур подачи заявлений о приеме на работу.
