高级数据科学家，收入留存——HighLevel，印度远程
负责分析流失、留存和附加产品变现的因果关系，为 HighLevel 的 AI 驱动业务运营系统提供决策依据。 支持 CPaaS、客户成功、财务、产品和增长团队制定关键业务决策。
描述
- 负责分析 CPaaS、AI 附加产品及其他收入来源的核心收入留存和附加产品变现
- 评估 CPaaS 和新兴 AI 功能的附加收入潜力，识别推动附加购买和使用的因素
- 运用匹配、双重差分、生存与风险分析、合成控制等因果推断技术
- 与财务和收入运营团队合作，建立权威的指标定义和预测输入
- 与产品战略和增长团队合作制定 TTP 与流失章程，并与实验团队合作评估留存计划
- 为客户成功、财务和通信/CPaaS 领导层提供分析指导
- 为相关团队的数据科学家和分析师制定分析标准
- 确定公司级留存衡量的技术方向，并负责 GRR、NRR、流失和附加产品指标的统一口径
- 与分析工程团队共同建立留存分析分类体系
- 创建可复用的留存分析和因果推断框架
- 使用 Claude 及同类 AI 工具开展探索、文档编写和分析
任职要求
- 至少 9 年收入或留存分析、数据科学或应用统计经验，并深入参与流失、留存和变现相关工作
- 具备因果推断实践经验，能够准确判断因果发现与数据生成过程造成的假象
- 能够解读复杂的财务、计费和使用数据，并定义经得起财务和产品团队审查的指标
- 具备扎实的 SQL 技能和实际使用 Python 的能力
- 具备 Snowflake 和 dbt 环境工作经验
- 曾通过留存或变现分析影响产品、定价、客户成功或生命周期决策
- 能够处理不完善且不断变化的数据，使用受治理的数据源，并在不重建数据管道的情况下提升分析质量
- 能够在没有直接权限的情况下影响产品、客户成功、财务和领导层
- 具备 CPaaS 经验，包括电话或消息业务，或具备按使用量计费和消费型收入经验
- 拥有 B2B SaaS 或 CRM 背景，熟悉 MRR、订阅计费、催收以及非自愿流失挽回
- 熟悉 Statsig 或同类实验平台
- 具备 AI 辅助分析工作流经验
- 具备指导分析师的经验
福利待遇
- 全球化、远程优先的组织
- 与遍布 10 多个国家的全球团队协作
- 随着职责范围扩大，有机会组建并发展一个小组