Valerie Group hỗ trợ các thương hiệu thương mại điện tử bán trực tiếp đến người tiêu dùng xây dựng và mở rộng hoạt động tăng trưởng. Công ty kết hợp nền tảng phân tích thông minh AI độc quyền với đội ngũ vận hành giàu kinh nghiệm trong các lĩnh vực truyền thông trả phí, sáng tạo, tối ưu hóa tỷ lệ chuyển đổi, email, SEO, công nghệ và chiến lược. Hoạt động của công ty dựa trên phương pháp thử nghiệm có cấu trúc, bao gồm thử nghiệm A/B và các chương trình thí điểm, đồng thời kết nối việc triển khai tập trung vào hiệu quả với nguồn vốn tiềm năng dựa trên hiệu suất, được thiết kế để trì hoãn việc pha loãng cổ phần cho đến khi chứng minh được kết quả. Valerie Group hợp tác với các thương hiệu tiêu dùng bản địa số thông qua tích hợp với các nền tảng như Shopify, Meta, Google, TikTok và Amazon, tập trung vào tăng trưởng có thể đo lường và các hệ thống vận hành có khả năng lặp lại.
Chuyên viên Khoa học Dữ liệu, Phân tích Sản phẩm & AI — Valerie Group (Làm việc kết hợp, Ấn Độ)
Dẫn dắt hoạt động phân tích sản phẩm, xây dựng mô hình, thử nghiệm và các sáng kiến AI cho các thương hiệu của Valerie Group cùng nền tảng tăng trưởng đầu tư. Chuyển hóa các phân tích bằng SQL và Python thành các giải pháp thương mại và sản phẩm sẵn sàng đưa vào vận hành.
Mô tả
- Dẫn dắt hoạt động phân tích tăng trưởng, thương mại và sản phẩm, đồng thời triển khai các sáng kiến khoa học dữ liệu ứng dụng và AI cho các thương hiệu của Valerie Group cùng nền tảng tăng trưởng đầu tư.
- Thiết lập và theo dõi các chỉ số sản phẩm, hành vi người dùng, phễu chuyển đổi, điểm rời bỏ và hiệu suất tính năng.
- Chuyển các câu hỏi về sản phẩm thành những phân tích có cấu trúc và khuyến nghị thực tiễn.
- Phát triển và áp dụng các mô hình cho phân khúc, chấm điểm, phân loại, đề xuất, dự báo, kinh tế đơn vị, đo lường tác động gia tăng, hiệu quả truyền thông và các nhu cầu ra quyết định khác.
- Phối hợp với các đội ngũ Kỹ thuật và Dữ liệu để đưa các mô hình và quy trình phân tích vào vận hành.
- Sử dụng dữ liệu chưa đầy đủ, chưa hoàn hảo hoặc được phân nhóm, đồng thời ghi lại các giả định và xác định những khoảng trống dữ liệu đáng kể.
- Quản lý các dự án phân tích và xây dựng mô hình từ việc xác định vấn đề kinh doanh, yêu cầu dữ liệu đến xây dựng mô hình, xác thực, triển khai và đo lường tác động.
- Thiết kế và thực hiện các thử nghiệm A/B cùng phân tích nhóm người dùng.
- Đánh giá tác động của các thay đổi sản phẩm, đầu ra AI và điều chỉnh quy trình làm việc.
- Tạo các vòng phản hồi để cải thiện hiệu suất sản phẩm và mô hình.
- Định lượng mức độ bất định, chất vấn các giả định và truyền đạt các hạn chế cũng như mức độ tin cậy.
- Xác định yêu cầu dữ liệu cho các tính năng sản phẩm và hỗ trợ việc theo dõi chính xác, nhất quán và đầy đủ.
- Phối hợp với đội ngũ Kỹ thuật để tổ chức các tập dữ liệu và quy trình dữ liệu.
- Tìm kiếm và khắc phục các khoảng trống trong khả năng quan sát dữ liệu.
Yêu cầu
- Có từ sáu đến tám năm kinh nghiệm phù hợp trong lĩnh vực phân tích hoặc khoa học dữ liệu.
- Có khả năng chuyển các vấn đề chưa rõ ràng về kinh doanh, sản phẩm, tăng trưởng hoặc thương mại thành các câu hỏi dữ liệu có cấu trúc và kế hoạch phân tích có thể triển khai.
- Có kinh nghiệm phân tích các chỉ số sản phẩm, phễu chuyển đổi và hành vi người dùng.
- Có kinh nghiệm phát triển và áp dụng các mô hình phân loại, hồi quy, phân cụm, chấm điểm, dự báo và ra quyết định.
- Có kinh nghiệm thực tế trong việc đưa ít nhất một mô hình hoặc sản phẩm phân tích có ý nghĩa vào sử dụng trong kinh doanh.
- Hiểu rõ về CAC, AOV, COGS, biên lợi nhuận đóng góp, thời gian hoàn vốn và điểm hòa vốn.
- Kỹ năng SQL nâng cao.
- Có kinh nghiệm làm việc với dữ liệu có cấu trúc và bán cấu trúc.
- Sử dụng Python thành thạo trong phân tích dữ liệu, xây dựng mô hình, thử nghiệm và tự động hóa; năng lực phân tích tương đương bằng R cũng được chấp nhận.
- Thành thạo pandas, NumPy và scikit-learn.
- Có kinh nghiệm về thử nghiệm A/B, phân tích thống kê, đo lường, quan hệ nhân quả và đánh giá tác động.
- Có kinh nghiệm đánh giá đầu ra do LLM hoặc AI tạo ra trong quy trình sản phẩm.
- Có kinh nghiệm với Tableau, Power BI hoặc Metabase là một lợi thế nhưng không bắt buộc.
- Có kinh nghiệm trong môi trường startup xây dựng từ con số không là một lợi thế nhưng không bắt buộc.
- Có kinh nghiệm về mô hình hóa hỗn hợp truyền thông, đo lường tác động gia tăng, suy luận nhân quả, thiết kế thử nghiệm hoặc đo lường hiệu quả truyền thông là một lợi thế nhưng không bắt buộc.
- Có kinh nghiệm với Snowflake, BigQuery, dbt, Triple Whale, Northbeam hoặc Rockerbox là một lợi thế nhưng không bắt buộc.
- Có kinh nghiệm triển khai mô hình học máy vào môi trường production là một lợi thế nhưng không bắt buộc.
Phúc lợi
- Gói đãi ngộ cạnh tranh.
- Được tiếp cận các công cụ cần thiết để làm việc hiệu quả.
- Cơ hội phát triển khi Valerie Group mở rộng.
- Công việc tạo ra tác động thiết thực và có thể đo lường.
- Có quyền chủ động đáng kể ngay từ đầu.
- Được hợp tác với các nhà sáng lập, nhà vận hành và chuyên gia giàu kinh nghiệm.
- Môi trường làm việc hòa nhập.
- Bài đánh giá hoặc bài tập thực hành dành riêng cho vị trí khi phù hợp.