Marketing Data Scientist, Sr. Associate

J.P. Morgan Payments est un fournisseur leader de solutions de gestion de trésorerie domestique et internationale, de liquidité, de cartes commerciales, de traitement des paiements, de change et d'entiercement. Nous servons plus de 135 000 clients dans plus de 180 pays, y compris des entreprises, des institutions financières, des agences du secteur public et des entités non gouvernementales. Notre plateforme technologique avancée, notre modèle de service client intégré et notre réseau d'opérations mondial offrent des solutions spécialisées qui génèrent de la valeur et de l'efficacité.

L'équipe Payments Marketing Analytics & Insights est dédiée à l'amélioration de la stratégie marketing, à l'optimisation de la performance des campagnes et à la croissance des revenus grâce à l'analyse de données et à la recherche. En tant que membre de notre équipe de modélisation des données stratégiques, vous collaborerez avec des spécialistes du marketing, des stratèges et d'autres unités commerciales pour façonner nos initiatives stratégiques à court et à long terme en utilisant la rigueur analytique, l'expertise en modélisation et la résolution créative de problèmes.

• Modélisation stratégique : Développer et maintenir des modèles financiers, statistiques et prédictifs avancés pour analyser des programmes en cours et identifier de nouvelles opportunités d'investissement marketing. Les exemples incluent la segmentation et la taille du marché, l'estimation de la valeur des campagnes, la modélisation de la LTV, le prochain meilleur produit et la modélisation de la courbe de revenus.
• Analyse des données : Mener une analyse exploratoire des données pour découvrir des insights marketing à partir de jeux de données complexes de l'industrie et des produits. Présenter ces résultats de manière claire et exploitable aux parties prenantes.
• Développement de tableaux de bord : Concevoir et mettre en œuvre des tableaux de bord pour évaluer la performance des programmes, en se concentrant sur des indicateurs tels que l'acquisition, l'engagement et l'habilitation des ventes, en veillant à l'alignement avec les objectifs organisationnels.
• Visualisation des données : Créer des visualisations convaincantes, y compris des présentations, des tableaux de bord et des tableaux de bord de performance, pour communiquer efficacement les insights aux parties prenantes non techniques.
• Intégration des données : Travailler en collaboration avec l'équipe de données pour garantir une intégration précise et cohérente des sources de données externes et internes pour les analyses marketing, en rationalisant le transfert de données pour l'efficacité opérationnelle.
• Innovation analytique et leadership éclairé : Se tenir informé des tendances de l'industrie et des meilleures pratiques en matière d'analyse pour développer les capacités de l'équipe. Contribuer à la construction de nouvelles capacités de données telles que la modélisation du mix média, la modélisation de l'attribution multi-touch et l'intégration de l'IA et de l'apprentissage automatique.

• Licence en Data Science, Statistiques, Finance ou domaines connexes
• Au moins 4 ans d'expérience professionnelle pertinente dans des rôles en science des données ou en analyse
• Forte maîtrise de la manipulation des données et de l'analyse statistique en utilisant des outils tels que Alteryx, SQL, Python, ou des outils similaires
• Capacité prouvée à traduire des questions d'affaires abstraites en évaluations quantitatives
• Compétences avancées en Excel et PowerPoint (un test de compétences sera administré)
• Expérience en modélisation financière, marketing digital et analyse du comportement client
• Excellentes compétences en communication pour transmettre des concepts techniques à des parties prenantes non techniques
• Capacité à collaborer à travers les équipes pour construire un consensus et influencer l'action

• Master en Data Science, Statistiques, Finance ou domaines connexes
• Expérience antérieure dans un rôle stratégique au sein d'une organisation axée sur les données
• Hautement organisé et capable de prioriser plusieurs tâches
• Intellectuellement curieux et désireux d'innover

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