Valerie Group hjelper e-handelsmerker som selger direkte til forbrukere, med å bygge opp og skalere vekstvirksomheten sin. Selskapet kombinerer en egenutviklet AI-plattform for innsikt med erfarne medarbeidere innen betalt annonsering, kreativt arbeid, konverteringsoptimalisering, e-post, SEO, teknologi og strategi. Arbeidet bygger på strukturerte eksperimenter, blant annet A/B-testing og pilotprogrammer, og knytter resultatorientert gjennomføring sammen med mulig resultatbasert kapital som er utformet for å utsette utvanning til resultater er dokumentert. Valerie Group samarbeider med digitalt innfødte forbrukermerker gjennom integrasjoner med plattformer som Shopify, Meta, Google, TikTok og Amazon, med fokus på målbar vekst og repeterbare driftsmodeller.
Data Scientist, produktanalyse og AI – Valerie Group (hybrid, India)
Led produktanalyse, modellering, eksperimenter og AI-initiativer på tvers av Valerie Groups merkevarer og plattform for investeringsvekst. Gjør analyser i SQL og Python om til produksjonsklare kommersielle løsninger og produktløsninger.
Beskrivelse
- Lede vekst-, kommersiell- og produktanalyse sammen med anvendt data science og AI-initiativer på tvers av Valerie Groups merkevarer og plattform for investeringsvekst.
- Etablere og følge opp produktmålinger, brukeradferd, trakter, frafall og funksjonenes resultater.
- Gjøre produktspørsmål om til strukturerte analyser og praktiske anbefalinger.
- Utvikle og bruke modeller for segmentering, poengsetting, klassifisering, anbefalinger, prognoser, enhetsøkonomi, inkrementalitet, medieeffektivitet og andre beslutningsbehov.
- Samarbeide med engineering- og datateam for å sette modeller og analytiske arbeidsflyter i drift.
- Bruke ufullstendige, uperfekte eller intervallinndelte data, samtidig som antakelser dokumenteres og vesentlige datamangler identifiseres.
- Lede analyse- og modelleringsprosjekter fra definering av forretningsproblem og datakrav til modellering, validering, utrulling og måling av effekt.
- Utforme og gjennomføre A/B-tester og kohortanalyser.
- Vurdere effekten av produktendringer, AI-resultater og justeringer av arbeidsflyter.
- Opprette feedbacksløyfer som forbedrer produkt- og modellresultater.
- Kvantifisere usikkerhet, utfordre antakelser og kommunisere begrensninger og konfidensnivåer.
- Spesifisere datakrav for produktfunksjoner og støtte korrekt, konsistent og fullstendig sporing.
- Samarbeide med engineering om å organisere datasett og datapipelines.
- Finne og håndtere mangler i datasynligheten.
Krav
- Seks til åtte års relevant erfaring innen analyse eller data science.
- Evne til å gjøre tvetydige forretnings-, produkt-, vekst- eller kommersielle utfordringer om til strukturerte dataspørsmål og gjennomførbare analyseplaner.
- Erfaring med å analysere produktmålinger, trakter og brukeradferd.
- Erfaring med å utvikle og bruke klassifiserings-, regresjons-, klynge-, poengsettings-, prognose- og beslutningsmodeller.
- Dokumentert erfaring med å ta minst én betydningsfull modell eller et analytisk produkt i bruk i virksomheten.
- God forståelse av CAC, AOV, COGS, dekningsbidrag, tilbakebetalingstid og break-even.
- Avanserte SQL-ferdigheter.
- Erfaring med strukturerte og semistrukturerte data.
- Gode praktiske ferdigheter i Python for dataanalyse, modellering, eksperimentering og automatisering; tilsvarende analyseevner i R aksepteres også.
- Kompetanse i pandas, NumPy og scikit-learn.
- Erfaring med A/B-testing, statistisk analyse, måling, kausalitet og effektevaluering.
- Erfaring med å vurdere LLM- eller AI-genererte resultater i produktarbeidsflyter.
- Erfaring med Tableau, Power BI eller Metabase er en fordel, men ikke et krav.
- Erfaring fra en startup der virksomheten er bygget fra grunnen av er en fordel, men ikke et krav.
- Erfaring med mediemiksmodellering, inkrementalitet, kausal inferens, eksperimentdesign eller måling av medieeffektivitet er en fordel, men ikke et krav.
- Erfaring med Snowflake, BigQuery, dbt, Triple Whale, Northbeam eller Rockerbox er en fordel, men ikke et krav.
- Erfaring med å sette maskinlæringsmodeller i produksjon er en fordel, men ikke et krav.
Fordeler
- Konkurransedyktig kompensasjonspakke.
- Tilgang til verktøyene som kreves for å gjøre en god jobb.
- Utviklingsmuligheter etter hvert som Valerie Group vokser.
- Arbeid med meningsfull og målbar effekt.
- Betydelig eierskap fra starten.
- Samarbeid med erfarne gründere, operatører og spesialister.
- Inkluderende arbeidsmiljø.
- En rollespesifikk vurdering eller praktisk oppgave når det er relevant.