Scientifique de Données Indépendant (Amérique Latine)

Position à 100% à distance

Rémunération continue de 35$/heure

Nous recherchons un data scientist intelligent, motivé et doté d'un esprit analytique pour venir compléter notre agence de marketing de performance très sophistiquée. Vous serez responsable de la collecte, de l'analyse et de la création de rapports d'insight exploitables pour aider nos équipes à prendre de meilleures décisions basées sur les données. En utilisant des techniques d'analyse de données, de programmation informatique, de mathématiques et de statistiques, vous tirerez des conclusions de cette analyse pour décrire, prédire et améliorer la performance commerciale de nos clients.

Responsabilités :

• Analyse de régression
  • A effectuer sur les ensembles de données clients afin d'aider à prévoir la performance
  • Réalisée des analyses des rendements décroissants pour comprendre si les augmentations incrémentales entraîneront des gains similaires
• Analyse prévisionnelle
  • Aide à la création de niveaux de prévisions pour les dépenses média sur plusieurs canaux
  • Aide à la création de modèles autour de montants spécifiques de KPI client (c'est-à-dire prévision des conversions et des revenus sur le temps)
  • Effectuer des analyses de la propension à la performance pour comprendre la probabilité de succès avec des données limitées
• Analyse de corrélation
  • A effectuer sur une multitude de mesures pour comprendre si la performance des mesures est liée
  • Effectuer des analyses par procuration pour comprendre à quel niveau diverses mesures doivent être atteintes pour atteindre les objectifs des clients

Qualifications :

• 3 ans d'expérience ou plus en science des données, préférence pour une capacité en marketing
• Excellentes compétences en Google, Excel
• Expérience avec Python, R, serait un plus
• Compréhension des flux de données en temps réel, création de modèles et utilisation de ceux-ci pour aider à faire des prédictions et des décisions
• Expérience prouvée avec la gestion à grande échelle des données, la création de pipelines, et l'extraction d'insights à partir de grands ensembles de données