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Stefanini LATAM ist ein Anbieter von Technologielösungen mit Fokus auf digitale Transformation und die Modernisierung von Unternehmen. Mit mehr als 30 Jahren Erfahrung unterstützt das Unternehmen Organisationen dabei, ihre Betriebsmodelle und Kundenerlebnisse durch Automatisierung, künstliche Intelligenz, Cybersicherheit und Datenanalyse zu verbessern. Die Arbeit verbindet Beratung mit der Implementierung von Technologien und hilft Kunden, Möglichkeiten zur Prozessoptimierung zu erkennen, auf sich verändernde Marktbedingungen zu reagieren und nachhaltiges Wachstum anzustreben.
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QA-Datenanalyst – Suchrelevanz (Hybrid, Santiago)

QA-Datenanalyst zur Messung der Qualität und Relevanz der digitalen Suche bei Stefanini, einem globalen Technologieunternehmen. Analysieren Sie KPIs, A/B-Tests und Dashboards, um Conversion und Produktentdeckung zu verbessern.

CLChileHybridVollzeitMittlere StufeSeniorErforderliche Sprache: SpanischDatenanalyst
PythonSQL

Beschreibung

  • Messen, validieren und sichern Sie die Suchqualität auf digitalen Plattformen.
  • Bewerten Sie die Leistung anhand von Geschäfts-KPIs und Relevanzmetriken.
  • Stellen Sie sicher, dass Änderungen am Ranking und an der Sucherfahrung messbare Verbesserungen bei Navigation, Produktentdeckung und Conversion erzielen.
  • Verfolgen und berichten Sie Such-KPIs, einschließlich Anteil der Suchsitzungen, Klickrate von Vorschlägen, Conversion und zugeschriebenem Umsatz.
  • Berechnen Sie Relevanzmetriken wie NDCG und MRR und vergleichen Sie Ergebnisse vor und nach Releases, um messbare Verbesserungen des Rankings zu überprüfen.
  • Identifizieren Sie Regressionen und Sonderfälle, einschließlich Suchen ohne Ergebnisse und nicht korrigierter Rechtschreibfehler.
  • Unterstützen Sie die Konzeption und Analyse von A/B-Tests für Änderungen am Ranking und an der Such-UX.
  • Erstellen und pflegen Sie Dashboards zur Suchleistung für Produkt- und Geschäftsteams.
  • Arbeiten Sie mit Backend-, Frontend-, Search- und Produktteams zusammen, um Erkenntnisse zu priorisieren und kontinuierliche Verbesserungen umzusetzen.

Anforderungen

  • Erfahrung in der Datenanalyse mit SQL und Python.
  • Vertrautheit mit Metriken zur Suchrelevanz, einschließlich NDCG und MRR.
  • Erfahrung in der Konzeption und Analyse von A/B-Tests.
  • Sicherer Umgang mit Datenvisualisierung und BI-Dashboards.
  • Ausgeprägtes kritisches Denken und analytische Genauigkeit.
  • Fähigkeit, Erkenntnisse technischen und geschäftlichen Teams zu vermitteln.
  • Ergebnisorientierte Arbeitsweise.
  • Abschluss in Bauingenieurwesen, Computer Engineering, Statistik oder einem verwandten Fachgebiet.
  • Erfahrung in Datenanalyse, QA oder digitaler Produktanalyse sowie fundierte Kenntnisse in SQL und Python.
  • Kenntnisse in Suchrelevanzmetriken wie NDCG und MRR, angewandter Statistik für A/B-Tests sowie BI- und Webanalyse-Tools.

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