Valerie Group ayuda a las marcas de comercio electrónico directo al consumidor a crear y escalar operaciones de crecimiento. La empresa combina una plataforma propia de inteligencia artificial con operadores humanos experimentados en medios de pago, creatividad, optimización de la tasa de conversión, correo electrónico, SEO, tecnología y estrategia. Su trabajo se basa en la experimentación estructurada, incluidas las pruebas A/B y los programas piloto, y conecta la ejecución orientada al rendimiento con un posible capital vinculado al rendimiento, diseñado para aplazar la dilución hasta que se demuestren los resultados. Valerie Group trabaja con marcas de consumo nativas digitales mediante integraciones con plataformas como Shopify, Meta, Google, TikTok y Amazon, con un enfoque en el crecimiento medible y en sistemas operativos repetibles.
Científico de Datos, Analítica de Producto e IA — Valerie Group (Híbrido, India)
Lidera la analítica de producto, el modelado, la experimentación y las iniciativas de IA en las marcas de Valerie Group y su plataforma de crecimiento de inversiones. Convierte los análisis en SQL y Python en soluciones comerciales y de producto listas para producción.
Descripción
- Liderar la analítica de crecimiento, comercial y de producto, junto con iniciativas de ciencia de datos aplicada e IA en las marcas de Valerie Group y su plataforma de crecimiento de inversiones.
- Establecer y supervisar métricas de producto, comportamiento de los usuarios, embudos, abandonos y rendimiento de las funcionalidades.
- Convertir las preguntas sobre el producto en análisis estructurados y recomendaciones prácticas.
- Desarrollar y aplicar modelos de segmentación, puntuación, clasificación, recomendaciones, previsión, economía unitaria, incrementalidad, efectividad de medios y otras necesidades de toma de decisiones.
- Trabajar con los equipos de Ingeniería y Datos para poner en producción modelos y flujos de trabajo analíticos.
- Utilizar datos incompletos, imperfectos o agrupados por rangos, documentando las suposiciones e identificando brechas de datos significativas.
- Gestionar proyectos analíticos y de modelado desde la definición del problema de negocio y los requisitos de datos hasta el modelado, la validación, la implementación y la medición del impacto.
- Diseñar y realizar pruebas A/B y análisis de cohortes.
- Evaluar los efectos de los cambios en el producto, los resultados generados por IA y los ajustes en los flujos de trabajo.
- Crear ciclos de retroalimentación que mejoren el rendimiento del producto y de los modelos.
- Cuantificar la incertidumbre, cuestionar las suposiciones y comunicar las limitaciones y los niveles de confianza.
- Especificar los requisitos de datos para las funcionalidades del producto y contribuir a un seguimiento preciso, coherente y completo.
- Colaborar con Ingeniería para organizar conjuntos de datos y canalizaciones de datos.
- Detectar y solucionar brechas en la visibilidad de los datos.
Requisitos
- Seis a ocho años de experiencia relevante en analítica o ciencia de datos.
- Capacidad para convertir desafíos empresariales, de producto, crecimiento o comerciales ambiguos en preguntas de datos estructuradas y planes analíticos prácticos.
- Experiencia analizando métricas de producto, embudos y comportamiento de los usuarios.
- Experiencia desarrollando y aplicando modelos de clasificación, regresión, agrupamiento, puntuación, previsión y toma de decisiones.
- Experiencia demostrable llevando al menos un modelo o producto analítico relevante a su uso empresarial.
- Sólido conocimiento de CAC, AOV, COGS, margen de contribución, periodo de recuperación y punto de equilibrio.
- Dominio avanzado de SQL.
- Experiencia trabajando con datos estructurados y semiestructurados.
- Sólida competencia profesional en Python para análisis de datos, modelado, experimentación y automatización; también se acepta una capacidad analítica equivalente en R.
- Dominio de pandas, NumPy y scikit-learn.
- Experiencia con pruebas A/B, análisis estadístico, medición, causalidad y evaluación de impacto.
- Experiencia evaluando resultados generados por LLM o IA en flujos de trabajo de producto.
- La experiencia con Tableau, Power BI o Metabase es preferible, pero no obligatoria.
- La experiencia en un entorno de startup desde cero es preferible, pero no obligatoria.
- La experiencia con modelado de mezcla de medios, incrementalidad, inferencia causal, diseño experimental o medición de la efectividad de medios es preferible, pero no obligatoria.
- La experiencia con Snowflake, BigQuery, dbt, Triple Whale, Northbeam o Rockerbox es preferible, pero no obligatoria.
- La experiencia implementando modelos de aprendizaje automático en producción es preferible, pero no obligatoria.
Beneficios
- Paquete de compensación competitivo.
- Acceso a las herramientas necesarias para desempeñar el trabajo eficazmente.
- Oportunidades de crecimiento a medida que Valerie Group se expande.
- Trabajo con un impacto significativo y medible.
- Amplio nivel de responsabilidad desde el inicio.
- Colaboración con fundadores, operadores y especialistas con experiencia.
- Entorno de trabajo inclusivo.
- Evaluación específica del puesto o ejercicio práctico cuando corresponda.