Nift
Nift
Nift es una empresa tecnológica que conecta a clientes con negocios mediante una red centrada en el descubrimiento. Ofrece regalos a posibles clientes para animarlos a probar negocios que podrían gustarles, ayudando a las empresas a llegar a nuevos públicos y facilitando que los clientes encuentren nuevos lugares y servicios. Su actividad abarca el marketing, la consultoría y la logística, y cuenta con un equipo de entre 11 y 50 empleados.

Analista de datos remoto en Nift (Israel)

Convierte los datos del marketplace de Nift en información útil para los responsables de cuentas y la estrategia de la empresa. Detecta oportunidades de crecimiento y automatiza los flujos de trabajo analíticos.

Descripción

  • Ser el principal contacto de datos para los responsables de cuentas.
  • Investigar problemas complejos de rendimiento y explicar sus causas mediante datos.
  • Recomendar próximos pasos prácticos a los responsables de cuentas.
  • Detectar patrones en la oferta, la demanda y el rendimiento de las marcas.
  • Compartir hallazgos, incluidos modelos del historial de usuarios y análisis de cohortes, para orientar la estrategia de la empresa.
  • Automatizar la clasificación y mejorar el etiquetado de la oferta y la demanda.
  • Crear modelos que faciliten el acceso del equipo a los datos.
  • Desarrollar bots, herramientas para Slack o correo electrónico y aplicaciones web para compartir conocimientos y automatizar tareas repetitivas.
  • Contribuir a una cultura de datos más informada y eficiente.

Requisitos

  • Al menos cinco años de experiencia profesional trabajando con datos a gran escala.
  • Dominio experto de SQL.
  • Familiaridad con los sistemas de recomendación, incluidos el sesgo de selección, los problemas de arranque en frío y los bucles de retroalimentación.
  • Se valorará la formación en matemáticas o estadística.
  • Se valorará especialmente el conocimiento de Python, sobre todo para automatizar tareas o crear herramientas ligeras.
  • Capacidad para comunicarse con colaboradores no técnicos y convertir datos complejos en explicaciones prácticas.