Nift
Nift
11 – 50 Funcionários
ConsultoriaLogísticaMarketing
A Nift é uma empresa de tecnologia que conecta clientes a negócios por meio de uma rede voltada à descoberta. Ela oferece presentes a potenciais clientes para incentivá-los a experimentar negócios de que possam gostar, ajudando as empresas a alcançar novos públicos e facilitando a descoberta de novos lugares e serviços pelos clientes. Sua atuação abrange marketing, consultoria e logística, e a equipe tem entre 11 e 50 pessoas.

Analista de dados remoto na Nift (Israel)

Transforme os dados do marketplace da Nift em insights de negócio para gerentes de contas e para a estratégia da empresa. Identifique oportunidades de crescimento e automatize fluxos de trabalho analíticos.

Descrição

  • Ser a principal referência em dados para os gerentes de contas.
  • Investigar problemas complexos de desempenho e explicar suas causas com base em dados.
  • Recomendar próximos passos práticos aos gerentes de contas.
  • Identificar padrões na oferta, na demanda e no desempenho das marcas.
  • Compartilhar descobertas, incluindo modelos de histórico de usuários e análises de coortes, para orientar a estratégia da empresa.
  • Automatizar a classificação e aprimorar a identificação da oferta e da demanda.
  • Criar modelos que facilitem o acesso da equipe aos dados.
  • Desenvolver bots, ferramentas para Slack ou e-mail e aplicativos web para compartilhar conhecimento e automatizar tarefas repetitivas.
  • Contribuir para uma cultura de dados mais informada e eficiente.

Requisitos

  • Pelo menos cinco anos de experiência profissional trabalhando com dados em grande escala.
  • Conhecimento avançado de SQL.
  • Familiaridade com sistemas de recomendação, incluindo viés de seleção, problemas de partida a frio e ciclos de feedback.
  • Formação em matemática ou estatística é um diferencial.
  • Conhecimento de Python é um grande diferencial, especialmente para automatizar tarefas ou criar ferramentas leves.
  • Capacidade de se comunicar com parceiros não técnicos e transformar dados complexos em explicações práticas.