Valerie Group допомагає брендам електронної комерції, які працюють безпосередньо зі споживачами, створювати й масштабувати процеси зростання. Компанія поєднує власну платформу аналітики на основі ШІ з досвідченими фахівцями у сферах платної реклами, креативу, оптимізації конверсії, електронної пошти, SEO, технологій і стратегії. Робота ґрунтується на системних експериментах, зокрема A/B-тестуванні та пілотних програмах, і поєднує орієнтоване на результат виконання з потенційним фінансуванням, залежним від показників, щоб відкласти розмивання частки до підтвердження результатів. Valerie Group співпрацює з цифровими споживчими брендами через інтеграції з такими платформами, як Shopify, Meta, Google, TikTok і Amazon, зосереджуючись на вимірюваному зростанні та відтворюваних операційних системах.
Фахівець із даних, продуктова аналітика та ШІ — Valerie Group (гібридний формат, Індія)
Керуйте продуктовою аналітикою, моделюванням, експериментами та ініціативами у сфері ШІ для брендів Valerie Group і платформи зростання інвестицій. Перетворюйте аналізи на SQL і Python на готові до впровадження комерційні та продуктові рішення.
Опис
- Керуйте аналітикою зростання, комерційною та продуктовою аналітикою, а також ініціативами у сфері прикладної науки про дані та ШІ для брендів Valerie Group і платформи зростання інвестицій.
- Визначайте та відстежуйте продуктові метрики, поведінку користувачів, воронки, відсіви та ефективність функцій.
- Перетворюйте продуктові запитання на структуровані аналізи й практичні рекомендації.
- Розробляйте та застосовуйте моделі для сегментації, скорингу, класифікації, рекомендацій, прогнозування, юніт-економіки, інкрементальності, ефективності медіа та інших потреб ухвалення рішень.
- Працюйте з командами інженерії та даних над впровадженням моделей і аналітичних процесів.
- Використовуйте неповні, недосконалі або згруповані за діапазонами дані, документуючи припущення та визначаючи суттєві прогалини в даних.
- Керуйте аналітичними та модельними проєктами від визначення бізнес-проблеми й вимог до даних до моделювання, валідації, розгортання та вимірювання впливу.
- Проєктуйте та проводьте A/B-тести й когортний аналіз.
- Оцінюйте вплив змін продукту, результатів роботи ШІ та коригувань робочих процесів.
- Створюйте цикли зворотного зв’язку, які покращують ефективність продукту й моделей.
- Кількісно оцінюйте невизначеність, перевіряйте припущення та повідомляйте про обмеження й рівні впевненості.
- Визначайте вимоги до даних для продуктових функцій і підтримуйте точне, узгоджене та повне відстеження.
- Співпрацюйте з інженерною командою над організацією наборів даних і конвеєрів даних.
- Знаходьте та усувайте прогалини у видимості даних.
Вимоги
- Шість-вісім років релевантного досвіду в аналітиці або науці про дані.
- Уміння перетворювати неоднозначні бізнесові, продуктові, growth- або комерційні виклики на структуровані запитання до даних і дієві аналітичні плани.
- Досвід аналізу продуктових метрик, воронок і поведінки користувачів.
- Досвід розроблення та застосування моделей класифікації, регресії, кластеризації, скорингу, прогнозування та ухвалення рішень.
- Підтверджений досвід упровадження щонайменше однієї змістовної моделі або аналітичного продукту в бізнесі.
- Глибоке розуміння CAC, AOV, COGS, маржинального доходу, періоду окупності та точки беззбитковості.
- Просунуті навички SQL.
- Досвід роботи зі структурованими та напівструктурованими даними.
- Впевнене робоче володіння Python для аналізу даних, моделювання, експериментів та автоматизації; також прийнятна еквівалентна аналітична компетентність у R.
- Володіння pandas, NumPy та scikit-learn.
- Досвід A/B-тестування, статистичного аналізу, вимірювання, причинності та оцінювання впливу.
- Досвід оцінювання результатів, згенерованих LLM або ШІ, у продуктових робочих процесах.
- Досвід роботи з Tableau, Power BI або Metabase бажаний, але не обов’язковий.
- Досвід роботи в стартапі на етапі від нуля до одиниці бажаний, але не обов’язковий.
- Досвід моделювання медіаміксу, інкрементальності, причинно-наслідкового висновування, експериментального дизайну або вимірювання ефективності медіа бажаний, але не обов’язковий.
- Досвід роботи зі Snowflake, BigQuery, dbt, Triple Whale, Northbeam або Rockerbox бажаний, але не обов’язковий.
- Досвід розгортання моделей машинного навчання в продуктивному середовищі бажаний, але не обов’язковий.
Переваги
- Конкурентний компенсаційний пакет.
- Доступ до інструментів, необхідних для ефективної роботи.
- Можливості професійного розвитку в міру розширення Valerie Group.
- Робота з відчутним і вимірюваним впливом.
- Значна зона відповідальності від самого початку.
- Співпраця з досвідченими засновниками, операційними керівниками та фахівцями.
- Інклюзивне робоче середовище.
- Оцінювання, адаптоване до ролі, або практичне завдання, якщо застосовно.