Lead Data Scientist (Analytics) - Fulfilment

Description de l'Entreprise
La vie chez Grab

Chez Grab, chaque membre, connu sous le nom de Grabber, est guidé par The Grab Way. Cela incarne notre mission, la méthode par laquelle nous croyons pouvoir l'accomplir, et nos principes de fonctionnement fondamentaux : Cœur, Faim, Honneur et Humilité (les 4H). Ces principes nous guident alors que nous nous efforçons de donner aux gens les moyens de s'épanouir économiquement en Asie du Sud-Est.

La Fulfilment Tech Family est essentielle pour permettre à Grab de exceller dans la servitude de nos consommateurs et partenaires à travers divers entreprises et marchés en Asie du Sud-Est. Notre mission comprend la fourniture de produits et d'expériences de premier ordre à nos partenaires conducteurs, pour améliorer l'adoption et l'engagement des services, améliorer l'efficacité des conducteurs pour satisfaire les commandes des consommateurs de manière fiable, et créer des marchés efficaces avec des prix optimaux et durables appréciés par les partenaires et les consommateurs.

L'équipe d'analyse de produits Fulfilment dirige l'innovation produit grâce aux analyses et aux meilleures pratiques d'expérimentation. Nous développons en permanence des fonctionnalités, affinons des modèles, évaluons des changements et conduisons des expériences pour obtenir de meilleurs résultats pour nos partenaires conducteurs et des millions de clients à travers toute l'Asie du Sud-Est.

Votre rôle consiste à guider une approche axée sur les données pour le développement de produits, à concevoir des expérimentations contrôlées et à évaluer objectivement les résultats. Vous collaborerez avec les parties prenantes pour évaluer de nouvelles idées de produits et d'entreprises innovantes. De plus, vous soutiendrez les développeurs, les concepteurs et les responsables de produits à travers l'entreprise en fournissant des informations sur la manière de tirer parti des résultats inattendus, de comprendre les causes sous-jacentes, et de faire évoluer les produits subséquents pour nos utilisateurs.

• Travailler en étroite collaboration avec diverses équipes (Produit, Business, Ingénierie, Design et Science des Données) pour comprendre les besoins en données, identifier et suivre les métriques clés, et offrir des insights basés sur les données.
• Évaluer la faisabilité de nouvelles idées d'affaires/produits et fournir des recommandations.
• Comprendre les objectifs commerciaux et explorer en profondeur les données existantes pour proposer de nouvelles idées de produits visant à résoudre les problèmes impactants des clients.
• Utiliser les données pour identifier les tendances, repérer les anomalies et examiner leurs causes profondes.
• Utiliser vos compétences analytiques et de narration pour présenter des données de manière efficace par le biais de visualisations et de tableaux de bord.
• Discuter et s'aligner avec les parties prenantes sur les métriques clés des produits et proposer des stratégies d'expérimentation.
• Lancer des tests A/B, analyser les résultats et fournir des recommandations exploitables.
• Concevoir et posséder les spécifications de données frontend et backend pour de nouveaux produits, en collaborant avec les équipes d'ingénierie pour une collecte de données précise et rapide.
• Développer et maintenir des pipelines de données pour répondre aux besoins de reporting des produits.
• Encadrer les membres juniors de l'équipe, en les aidant dans leur développement professionnel tant sur les compétences techniques que comportementales.
• Identifier des hypothèses et des énoncés de problèmes communs, en développant des cadres analytiques évolutifs pour une résolution efficace des problèmes.
• Maintenir des normes élevées en matière de mesures, d'expérimentation, d'analyses et de recommandations, en garantissant l'intégrité des données et l'objectivité dans les processus décisionnels.
• Évaluer le potentiel de développement de nouveaux produits et participer à la recherche utilisateur pour valider les problèmes des clients.

Compétences Requises :

• 6+ années d'expérience dans des domaines liés aux données ou quantitatifs (par exemple, Analytics, Science des données appliquée).
• Maîtrise de SQL, Python, R ou d'autres langages de programmation pour la résolution de problèmes.
• Expérience de travail avec de