Replit, insanların кез келген жерден және кез келген құрылғы арқылы бірлесіп бағдарламалық жасақтама жасап, қолданбалар құруына және бөлісуіне мүмкіндік беретін платформа. Оның көппайдаланушы ортасы нақты уақытта бірлесіп жұмыс істеуді қолдайды, ал жасанды интеллектке негізделген Generate Code құралы пайдаланушыларға идеяларын жұмыс істейтін кодқа айналдырып, әзірлеу үдерісін оңтайландыруға көмектеседі. Компания жасанды интеллект пен B2B бағдарламалық жасақтамасы тоғысқан бағытта жұмыс істейді және бағдарламаны бірлесіп жасайтын әзірлеушілер мен командаларға арналған өнім ұсынады.
Kıdemli Büyüme Veri Bilimci, Replit
Replit’in doğal dille uygulama oluşturma platformunda deneyler, gelir modeli, segmentasyon ve öneriler dahil büyüme veri bilimini yönetin. Ürün, Mühendislik ve Veri Mühendisliği ekipleriyle çalışın.
Açıklama
- Ürün yöneticileri ve mühendislerle sorun tanımından kapsam belirlemeye, lansmandan sonuçların değerlendirilmesine kadar iş birliği yaparak önemli büyüme girişimlerinde veri bilimine liderlik edin.
- Elde tutma sonuçlarının ortaya çıkması zaman aldığında zamanında ve güvenilir kararlar alınmasını sağlayacak deneyler ve metrikler tasarlayın; CUPED, sıralı testler ve doğrulanmış kısa vadeli vekil metriklerden yararlanın.
- Replit’in en yoğun kullanılan ürün yüzeyleri için metrikleri ve koruyucu eşikleri tanımlayarak, hatalı testleri belirleyerek deney standartlarını oluşturun.
- Rastgele kontrollü testlerin uygulanamadığı durumlarda farkların farkı, sentetik kontrol ve regresyon süreksizliği dahil yarı deneysel yöntemleri uygulayın.
- Sorun tanımı, çevrimdışı ve çevrimiçi değerlendirme ve artımsal etkinin ölçümü dahil kişiselleştirme ve öneriler için veri bilimi çalışmalarını şekillendirin.
- Kredi kullanımı, dönüşüm, fiyatlandırma ve limitler dahil ücretsiz başlayıp kullanıma göre ücretlendirilen bir ürünün ekonomisini modelleyin.
- Gömme temsilleri ve kümeleme gibi yöntemlerle davranışsal ve içerik sinyallerinden kullanıcı ve proje segmentleri oluşturun.
- Ortak metrikler ve deney araçları geliştirmek için Veri Mühendisliği ekibiyle çalışın.
Gereksinimler
- Veri biliminde en az altı yıl deneyim; bunun önemli bir bölümünde yüksek ölçekli profesyonel-tüketici, ürün odaklı büyüme veya self servis ürünlerde büyüme ya da deney çalışmaları yapmış olmak.
- Hızla büyüyen bir girişimde veri bilimi deneyimi; mevcut altyapının sınırlı olduğu koşullarda metrikler, veri kümeleri ve deney uygulamaları oluşturmuş olmak.
- Kısa değerlendirme sürelerinde ve yavaş değişen sonuçlarda güvenilir kararlar almayı da kapsayan deney tasarımı ve istatistiksel çıkarım konusunda güçlü yetkinlik.
- Birden fazla ekibin kullandığı deney standartları veya platformları oluşturma deneyimi.
- SQL ve Python’da ileri düzey yetkinlik.
- Analizlerin bir ekibin yayımladığı ürünü veya özelliği değiştirdiğini gösteren örnekler ve kıdemli Ürün ile Mühendislik liderlerini etkileyebilme becerisi.
- Çalışmayı hızlandırmak için yapay zekâ araçlarını kapsamlı ve uygulamalı biçimde kullanmış olmak.
- Tercihen dbt’de kendi veri kümelerinizi oluşturabilmek.
- Kullanıma veya krediye dayalı ürünlerde fiyatlandırma, paketleme ya da gelir modeli analizi deneyimi tercih edilir.
- Uluslararası büyüme veya mobil büyüme deneyimi tercih edilir.
- İstatistik, ekonomi, bilgisayar bilimi veya başka bir nicel alanda yüksek lisans ya da doktora derecesi tercih edilir.
- Çok kollu bandit yöntemleri veya uyarlamalı deneyler deneyimi ek avantajdır.
- Geliştirici araçları, yapay zekâ ürünleri veya içerik üretici platformlarına aşinalık ek avantajdır.
- Haftada üç gün Foster City, Kaliforniya ofisinde çalışabilmek.
- Amerika Birleşik Devletleri’nde yasal olarak çalışma iznine sahip olmak.
Yan Haklar
- Rekabetçi maaş ve hisse hakkı.
- Amerika Birleşik Devletleri’nde işverenin yüzde 4 katkı sağladığı 401(k) emeklilik planı.
- Sağlık, diş, görme ve hayat sigortası.
- Kısa ve uzun süreli iş göremezlik teminatı.
- Ücretli ebeveynlik, sağlık ve bakım izni.
- Esnek izin ve tatil günleri.
- Amerika Birleşik Devletleri’nde ofiste çalışanlar için ulaşım desteği.
- Aylık esenlik ödeneği.
- Özerk çalışma ortamı.
- Ofis çalışma düzeni için masraf iadesi.
- Üç ayda bir ekip buluşmaları.
- Ofis içi olanaklar.