A Valerie Group közvetlenül a fogyasztóknak értékesítő e-kereskedelmi márkáknak segít növekedési műveleteik felépítésében és skálázásában. A vállalat saját fejlesztésű mesterségesintelligencia-platformját a fizetett médiában, kreatív tartalmakban, konverzióoptimalizálásban, e-mail-marketingben, SEO-ban, technológiában és stratégiában jártas szakemberek tapasztalatával ötvözi. Munkája strukturált kísérletezésen alapul, amely magában foglalja az A/B tesztelést és a pilotprogramokat is. A teljesítményközpontú megvalósítást olyan, potenciálisan teljesítményalapú tőkével kapcsolja össze, amelynek célja a tulajdoni hányad hígulásának elhalasztása az eredmények bizonyításáig. A Valerie Group olyan digitális natív fogyasztói márkákkal dolgozik, amelyek olyan platformokkal integrálódnak, mint a Shopify, a Meta, a Google, a TikTok és az Amazon, és a mérhető növekedésre, valamint az ismételhető működési rendszerekre összpontosít.
Adattudós, termékanalitika és mesterséges intelligencia — Valerie Group (hibrid, India)
Vezesse a termékanalitikai, modellezési, kísérletezési és mesterségesintelligencia-kezdeményezéseket a Valerie Group márkáinál és befektetési növekedési platformján. Alakítsa át az SQL- és Python-elemzéseket éles használatra kész kereskedelmi és termékmegoldásokká.
Leírás
- Vezesse a növekedési, kereskedelmi és termékanalitikát, valamint az alkalmazott adattudományi és mesterségesintelligencia-kezdeményezéseket a Valerie Group márkáinál és befektetési növekedési platformján.
- Alakítsa ki és kövesse nyomon a termékmutatókat, a felhasználói viselkedést, a tölcséreket, a lemorzsolódási pontokat és a funkciók teljesítményét.
- Alakítsa át a termékkel kapcsolatos kérdéseket strukturált elemzésekké és gyakorlatias ajánlásokká.
- Fejlesszen és alkalmazzon modelleket szegmentáláshoz, pontozáshoz, osztályozáshoz, ajánlásokhoz, előrejelzéshez, egységgazdaságtanhoz, inkrementalitáshoz, médiahatékonysághoz és egyéb döntéshozatali igényekhez.
- Dolgozzon együtt a mérnöki és adatos csapatokkal a modellek és analitikai munkafolyamatok élesítésén.
- Dolgozzon hiányos, tökéletlen vagy sávosított adatokkal, miközben dokumentálja a feltételezéseket és azonosítja a jelentős adathiányokat.
- Irányítsa az analitikai és modellezési projekteket az üzleti probléma és az adatkövetelmények meghatározásától a modellezésen, validáláson és bevezetésen át a hatás méréséig.
- Tervezzen és hajtson végre A/B-teszteket és kohorsz-elemzéseket.
- Értékelje a termékváltoztatások, a mesterségesintelligencia-kimenetek és a munkafolyamatok módosításainak hatásait.
- Hozzon létre visszacsatolási hurkokat a termék- és modell teljesítményének javítására.
- Számszerűsítse a bizonytalanságot, kérdőjelezze meg a feltételezéseket, és kommunikálja a korlátokat és a megbízhatósági szinteket.
- Határozza meg a termékfunkciók adatkövetelményeit, és támogassa a pontos, következetes és teljes körű követést.
- Működjön együtt a mérnöki csapattal az adathalmazok és adatfolyamok rendszerezésében.
- Keresse meg és szüntesse meg az adatláthatóság hiányosságait.
Követelmények
- Hat-nyolc év releváns analitikai vagy adattudományi tapasztalat.
- Képesség arra, hogy a kétértelmű üzleti, termék-, növekedési vagy kereskedelmi kihívásokat strukturált adat kérdésekké és végrehajtható analitikai tervekké alakítsa.
- Tapasztalat termékmutatók, tölcsérek és felhasználói viselkedés elemzésében.
- Osztályozási, regressziós, klaszterezési, pontozási, előrejelzési és döntési modellek fejlesztésében és alkalmazásában szerzett tapasztalat.
- Bizonyított tapasztalat legalább egy jelentős modell vagy analitikai termék üzleti használatba állításában.
- A CAC, AOV, COGS, hozzájárulási árrés, megtérülési idő és fedezeti pont erős ismerete.
- Haladó szintű SQL-ismeretek.
- Strukturált és félig strukturált adatokkal szerzett tapasztalat.
- Magabiztos gyakorlati Python-ismeret adatelemzéshez, modellezéshez, kísérletezéshez és automatizáláshoz; az R-ben szerzett, ezzel egyenértékű analitikai képesség szintén elfogadható.
- A pandas, a NumPy és a scikit-learn ismerete.
- Tapasztalat A/B-tesztelésben, statisztikai elemzésben, mérésben, oksági elemzésben és hatásértékelésben.
- Tapasztalat LLM- vagy mesterségesintelligencia-generált kimenetek értékelésében termék-munkafolyamatokban.
- A Tableau, a Power BI vagy a Metabase ismerete előnyt jelent, de nem kötelező.
- Nulláról egyre építkező startupkörnyezetben szerzett tapasztalat előnyt jelent, de nem kötelező.
- A médiamix-modellezésben, inkrementalitásban, oksági következtetésben, kísérlettervezésben vagy médiahatékonyság-mérésben szerzett tapasztalat előnyt jelent, de nem kötelező.
- A Snowflake, a BigQuery, a dbt, a Triple Whale, a Northbeam vagy a Rockerbox ismerete előnyt jelent, de nem kötelező.
- Gépi tanulási modellek éles környezetbe telepítésében szerzett tapasztalat előnyt jelent, de nem kötelező.
Juttatások
- Versenyképes juttatási csomag.
- A hatékony munkavégzéshez szükséges eszközökhöz való hozzáférés.
- Fejlődési lehetőségek a Valerie Group bővülésével.
- Jelentős, mérhető hatás elérésének lehetősége.
- Jelentős önálló felelősség már a kezdetektől.
- Együttműködés tapasztalt alapítókkal, vezetőkkel és szakemberekkel.
- Befogadó munkakörnyezet.
- Adott esetben a szerepkörhöz kapcsolódó felmérés vagy gyakorlati feladat.