Valerie Group husaidia chapa za biashara za kielektroniki zinazowauzia watumiaji moja kwa moja kujenga na kupanua shughuli za ukuaji. Kampuni hii inaunganisha jukwaa lake la kijasusi la AI na waendeshaji wenye uzoefu katika matangazo yanayolipiwa, ubunifu, uboreshaji wa kiwango cha ubadilishaji, barua pepe, SEO, teknolojia na mkakati. Kazi yake inategemea majaribio yaliyopangwa, yakiwemo majaribio ya A/B na programu za majaribio, na inaunganisha utekelezaji unaolenga utendaji na uwezekano wa mtaji unaotegemea utendaji, ulioundwa kuahirisha upunguzaji wa umiliki hadi matokeo yathibitishwe. Valerie Group hufanya kazi na chapa za watumiaji zilizozaliwa kidijitali kupitia miunganisho na majukwaa kama Shopify, Meta, Google, TikTok na Amazon, kwa kuzingatia ukuaji unaopimika na mifumo ya uendeshaji inayoweza kurudiwa.
Mwanasayansi wa Data, Uchanganuzi wa Bidhaa na AI — Valerie Group (Mseto, India)
Ongoza uchanganuzi wa bidhaa, uundaji wa miundo, majaribio, na mipango ya AI katika chapa za Valerie Group na jukwaa lake la ukuaji wa uwekezaji. Geuza uchanganuzi wa SQL na Python kuwa suluhisho za kibiashara na bidhaa zilizo tayari kutumika.
Maelezo
- Ongoza uchanganuzi wa ukuaji, biashara, na bidhaa pamoja na mipango ya sayansi ya data inayotumika na AI katika chapa za Valerie Group na jukwaa lake la ukuaji wa uwekezaji.
- Weka na ufuatilie vipimo vya bidhaa, tabia ya watumiaji, njia za mchakato, kuacha mchakato, na utendaji wa vipengele.
- Geuza maswali ya bidhaa kuwa uchanganuzi uliopangwa na mapendekezo ya vitendo.
- Tengeneza na tumia miundo ya ugawaji, uwekaji alama, uainishaji, mapendekezo, utabiri, uchumi wa kitengo, ongezeko la athari, ufanisi wa vyombo vya habari, na mahitaji mengine ya kufanya maamuzi.
- Fanya kazi na timu za Uhandisi na Data ili kuweka miundo na mtiririko wa kazi wa uchanganuzi katika matumizi halisi.
- Tumia data isiyokamilika, isiyo bora, au iliyowekwa katika viwango huku ukiandika mawazo yaliyotumika na kutambua mapengo muhimu ya data.
- Simamia miradi ya uchanganuzi na uundaji wa miundo kuanzia kufafanua tatizo la biashara na mahitaji ya data hadi uundaji wa miundo, uthibitishaji, uzinduzi, na upimaji wa athari.
- Buni na fanya majaribio ya A/B na uchanganuzi wa makundi.
- Tathmini athari za mabadiliko ya bidhaa, matokeo ya AI, na marekebisho ya mtiririko wa kazi.
- Unda mizunguko ya mrejesho inayoboresha utendaji wa bidhaa na miundo.
- Pima kutokuwa na uhakika, pinga mawazo yaliyotumika, na eleza vikwazo pamoja na viwango vya uhakika.
- Bainisha mahitaji ya data kwa vipengele vya bidhaa na kusaidia ufuatiliaji sahihi, thabiti, na kamili.
- Shirikiana na Uhandisi kupanga seti za data na mabomba ya data.
- Tafuta na kushughulikia mapengo katika mwonekano wa data.
Mahitaji
- Miaka sita hadi minane ya uzoefu unaohusiana katika uchanganuzi au sayansi ya data.
- Uwezo wa kubadilisha changamoto zisizo wazi za biashara, bidhaa, ukuaji, au biashara kuwa maswali yaliyopangwa ya data na mipango ya uchanganuzi inayoweza kutekelezwa.
- Uzoefu wa kuchanganua vipimo vya bidhaa, njia za mchakato, na tabia ya watumiaji.
- Uzoefu wa kutengeneza na kutumia miundo ya uainishaji, urejeshi, upangaji wa makundi, uwekaji alama, utabiri, na maamuzi.
- Uzoefu uliothibitishwa wa kuleta angalau modeli moja muhimu au bidhaa ya uchanganuzi katika matumizi ya biashara.
- Uelewa thabiti wa CAC, AOV, COGS, ukingo wa mchango, kipindi cha kurejesha gharama, na kiwango cha kutovuka hasara.
- Ujuzi wa hali ya juu wa SQL.
- Uzoefu wa kufanya kazi na data iliyopangwa na nusu iliyopangwa.
- Uwezo mzuri wa kufanya kazi kwa Python kwa uchanganuzi wa data, uundaji wa miundo, majaribio, na uwekaji otomatiki; uwezo sawa wa uchanganuzi katika R pia unakubalika.
- Ujuzi wa pandas, NumPy, na scikit-learn.
- Uzoefu wa majaribio ya A/B, uchanganuzi wa takwimu, vipimo, usababisho, na tathmini ya athari.
- Uzoefu wa kutathmini matokeo yaliyotengenezwa na LLM au AI katika mtiririko wa kazi wa bidhaa.
- Uzoefu wa Tableau, Power BI, au Metabase unapendelewa lakini si wa lazima.
- Uzoefu katika mazingira ya kuanzisha kampuni kutoka sifuri hadi moja unapendelewa lakini si wa lazima.
- Uzoefu wa uundaji wa mchanganyiko wa vyombo vya habari, ongezeko la athari, ufasiri wa kisababishi, muundo wa majaribio, au kipimo cha ufanisi wa vyombo vya habari unapendelewa lakini si wa lazima.
- Uzoefu wa Snowflake, BigQuery, dbt, Triple Whale, Northbeam, au Rockerbox unapendelewa lakini si wa lazima.
- Uzoefu wa kupeleka miundo ya ujifunzaji wa mashine kwenye uzalishaji unapendelewa lakini si wa lazima.
Manufaa
- Kifurushi cha malipo chenye ushindani.
- Ufikiaji wa zana zinazohitajika kufanya kazi kwa ufanisi.
- Fursa za kukua Valerie Group inapopanuka.
- Kufanya kazi yenye athari muhimu na inayoweza kupimika.
- Umiliki mkubwa wa majukumu tangu mwanzo.
- Ushirikiano na waanzilishi, waendeshaji, na wataalamu wenye uzoefu.
- Mazingira ya kazi jumuishi.
- Tathmini maalum ya jukumu au zoezi la vitendo inapohitajika.