
تساعد Valerie Group العلامات التجارية للتجارة الإلكترونية المباشرة إلى المستهلك على بناء عمليات النمو وتوسيع نطاقها. تجمع الشركة بين منصة ذكاء اصطناعي خاصة بها ومشغّلين بشريين ذوي خبرة في مجالات الإعلانات المدفوعة، والإبداع، وتحسين معدل التحويل، والبريد الإلكتروني، وتحسين محركات البحث، والتكنولوجيا، والاستراتيجية. يستند عملها إلى التجارب المنظمة، بما في ذلك اختبارات A/B والبرامج التجريبية، كما تربط بين التنفيذ الذي يركز على الأداء ورأس مال محتمل قائم على الأداء، مصمم لتأجيل التخفيف من حصة الملكية إلى حين إثبات النتائج. تعمل Valerie Group مع العلامات التجارية الاستهلاكية الرقمية الأصلية من خلال عمليات تكامل مع منصات مثل Shopify وMeta وGoogle وTikTok وAmazon، مع التركيز على النمو القابل للقياس وأنظمة التشغيل القابلة للتكرار.
عالم بيانات، تحليلات المنتجات والذكاء الاصطناعي — مجموعة فاليري (هجين، الهند)
قيادة تحليلات المنتجات والنمذجة والتجارب ومبادرات الذكاء الاصطناعي عبر علامات مجموعة فاليري ومنصة نمو الاستثمارات. تحويل تحليلات SQL وPython إلى حلول تجارية ومنتجات جاهزة للاستخدام.
الوصف
- قيادة تحليلات النمو والتحليلات التجارية وتحليلات المنتجات، إلى جانب مبادرات علم البيانات التطبيقي والذكاء الاصطناعي عبر علامات مجموعة فاليري ومنصة نمو الاستثمارات.
- إنشاء مقاييس المنتجات وسلوك المستخدم ومسارات التحويل ونقاط التسرب وأداء الميزات ومراقبتها.
- تحويل أسئلة المنتجات إلى تحليلات منظمة وتوصيات عملية.
- تطوير النماذج وتطبيقها للتقسيم والتقييم والتصنيف والتوصيات والتنبؤ واقتصاديات الوحدة والزيادة والفعالية الإعلامية وغيرها من احتياجات اتخاذ القرار.
- العمل مع فِرق الهندسة والبيانات لتطبيق النماذج وسير العمل التحليلي على أرض الواقع.
- استخدام بيانات ناقصة أو غير مثالية أو مجمعة ضمن نطاقات، مع توثيق الافتراضات وتحديد الثغرات المهمة في البيانات.
- إدارة مشاريع التحليل والنمذجة بدءًا من تحديد مشكلة العمل ومتطلبات البيانات، مرورًا بالنمذجة والتحقق والنشر، ووصولًا إلى قياس الأثر.
- تصميم اختبارات A/B وتحليلات الأفواج وإجراؤها.
- تقييم آثار تغييرات المنتجات ومخرجات الذكاء الاصطناعي وتعديلات سير العمل.
- إنشاء حلقات تغذية راجعة تحسّن أداء المنتجات والنماذج.
- تقدير عدم اليقين وتحدي الافتراضات والتواصل بشأن القيود ومستويات الثقة.
- تحديد متطلبات البيانات لميزات المنتجات ودعم التتبع الدقيق والمتسق والكامل.
- الشراكة مع الهندسة لتنظيم مجموعات البيانات وخطوط أنابيب البيانات.
- اكتشاف فجوات وضوح البيانات ومعالجتها.
المتطلبات
- خبرة من ست إلى ثماني سنوات في التحليلات أو علم البيانات ذي الصلة.
- القدرة على تحويل تحديات الأعمال أو المنتجات أو النمو أو التحديات التجارية الغامضة إلى أسئلة بيانات منظمة وخطط تحليلية قابلة للتنفيذ.
- خبرة في تحليل مقاييس المنتجات ومسارات التحويل وسلوك المستخدم.
- خبرة في تطوير نماذج التصنيف والانحدار والتجميع والتقييم والتنبؤ واتخاذ القرار وتطبيقها.
- خبرة مثبتة في إدخال نموذج أو منتج تحليلي مهم واحد على الأقل إلى الاستخدام التجاري.
- فهم قوي لتكلفة اكتساب العميل ومتوسط قيمة الطلب وتكلفة البضائع المباعة وهامش المساهمة وفترة استرداد التكلفة ونقطة التعادل.
- مهارات متقدمة في SQL.
- خبرة في العمل مع البيانات المنظمة وشبه المنظمة.
- إتقان عملي قوي لـ Python لتحليل البيانات والنمذجة والتجارب والأتمتة؛ وتُقبل أيضًا القدرة التحليلية المكافئة في R.
- إتقان pandas وNumPy وscikit-learn.
- خبرة في اختبارات A/B والتحليل الإحصائي والقياس والسببية وتقييم الأثر.
- خبرة في تقييم المخرجات التي ينشئها LLM أو الذكاء الاصطناعي ضمن سير عمل المنتجات.
- تُفضّل الخبرة في Tableau أو Power BI أو Metabase لكنها ليست مطلوبة.
- تُفضّل الخبرة في بيئة شركة ناشئة تبدأ من الصفر لكنها ليست مطلوبة.
- تُفضّل الخبرة في نمذجة المزيج الإعلامي أو قياس الزيادة أو الاستدلال السببي أو تصميم التجارب أو قياس الفعالية الإعلامية لكنها ليست مطلوبة.
- تُفضّل الخبرة في Snowflake أو BigQuery أو dbt أو Triple Whale أو Northbeam أو Rockerbox لكنها ليست مطلوبة.
- تُفضّل الخبرة في نشر نماذج التعلم الآلي في بيئة الإنتاج لكنها ليست مطلوبة.
المزايا
- حزمة تعويضات تنافسية.
- الوصول إلى الأدوات اللازمة لأداء العمل بفعالية.
- فرص للنمو مع توسع مجموعة فاليري.
- العمل على مهام ذات أثر ملموس وقابل للقياس.
- مسؤولية كبيرة منذ البداية.
- التعاون مع مؤسسين وقادة تشغيل واختصاصيين ذوي خبرة.
- بيئة عمل شاملة.
- تقييم خاص بالدور أو تمرين عملي عند الاقتضاء.