Lead Data Scientist (Analytics) - Fulfilment

Descripción de la Compañía
La Vida en Grab

En Grab, cada miembro, conocido como Grabber, se guía por The Grab Way. Esto encarna nuestra misión, el método en el que creemos que podemos lograrlo y nuestros principios operativos fundamentales: Corazón, Hambre, Honor y Humildad (los 4Hs). Estos principios nos guían mientras nos esforzamos por empoderar económicamente a las personas en el sudeste asiático.

La Familia Tecnológica de Cumplimiento es fundamental para permitir que Grab se destaque en servir a nuestros consumidores y socios en diversos negocios y mercados en el sudeste asiático. Nuestra misión incluye proporcionar productos y experiencias de primer nivel a nuestros socios conductores para mejorar la adopción y el compromiso del servicio, mejorar la eficiencia de los conductores para cumplir con los pedidos de los consumidores de manera confiable y crear mercados eficientes con precios óptimos y sostenibles apreciados tanto por socios como por consumidores.

El Equipo de Análisis de Productos de Cumplimiento impulsa la innovación de productos a través de análisis y las mejores prácticas de experimentación. Desarrollamos continuamente funciones, refinamos modelos, evaluamos cambios y realizamos experimentos para obtener resultados superiores para nuestros socios conductores y millones de clientes en todo el sudeste asiático.

Tu rol implica guiar un enfoque centrado en los datos para el desarrollo de productos, diseñar experimentos controlados y evaluar objetivamente los resultados. Colaborarás con las partes interesadas en la evaluación de ideas de productos y negocios nuevas e innovadoras. Además, apoyarás a desarrolladores, diseñadores y gerentes de productos en toda la empresa proporcionando conocimientos sobre cómo aprovechar resultados inesperados, comprender las causas subyacentes y iterar en productos subsiguientes para nuestros usuarios.

• Colaborar estrechamente con varios equipos (Producto, Negocios, Ingeniería, Diseño y Ciencia de Datos) para comprender los requisitos de datos, identificar y rastrear métricas clave, y ofrecer ideas basadas en datos.
• Evaluar la viabilidad de nuevas ideas de negocios/productos y proporcionar recomendaciones.
• Comprender los objetivos comerciales y profundizar en los datos existentes para proponer nuevas ideas de productos destinadas a resolver problemas impactantes para los clientes.
• Utilizar datos para identificar tendencias, detectar anomalías y examinar sus causas raíz.
• Utilizar tus habilidades analíticas y narrativas para presentar datos de manera efectiva a través de visualizaciones y paneles de control.
• Discutir y alinearse con las partes interesadas en métricas clave del producto y proponer estrategias de experimentación.
• Lanzar pruebas A/B, analizar resultados y proporcionar recomendaciones accionables.
• Diseñar y ser dueño de especificaciones de datos frontend y backend para nuevos productos, colaborando con equipos de ingeniería para una recopilación de datos precisa y oportuna.
• Desarrollar y mantener canalizaciones de datos para abordar las necesidades de informes de productos.
• Mentorear a miembros junior del equipo, ayudando a su desarrollo profesional en habilidades técnicas y blandas.
• Identificar hipótesis comunes y declaraciones de problemas, desarrollando marcos analíticos escalables para la resolución eficiente de problemas.
• Mantener altos estándares en mediciones, experimentación, análisis y recomendaciones, asegurando la integridad y objetividad de los datos en los procesos de toma de decisiones.
• Evaluar el potencial para el desarrollo de nuevos productos y participar en investigaciones de usuarios para validar problemas del cliente.

Requisitos

Imprescindibles:

• Más de 6 años de experiencia en campos relacionados con datos o cuantitativos (por ejemplo, Análisis, Ciencia de Datos Aplicada).
• Competencia en SQL, Python, R u otros lenguajes de programación para la resolución de problemas.
• Experiencia trabajando con grandes conjuntos de datos.
• Fuertes habilidades en visualización y narración de datos, con experiencia en herramientas como PowerBI, Superset o Tableau.
• Exposición a la creación de canalizaciones de datos y herramientas de ingeniería de datos como Chimera, Airflow, Presto, Databricks, etc.
• Habilidades efectivas de comunicación y colaboración, capaz de presentar