Senior Data Scientist (Analytics) - Mobility

Description de l'entreprise

Chez Grab, chaque Grabber est guidé par The Grab Way, qui décrit notre mission et nos principes opérationnels - les 4H : Heart (Cœur), Hunger (Faim), Honour (Honneur), et Humility (Humilité). Ces principes nous guident et nous aident à prendre des décisions alors que nous travaillons pour créer une autonomisation économique pour les gens d'Asie du Sud-Est.

À propos du rôle

La mission de l'équipe analytique est de tirer parti des données et de l'expérimentation pour faire progresser l'innovation produit. Nous prospérons en construisant des produits innovants, en les testant et en itérant rapidement pour offrir les meilleures solutions à nos clients. Notre équipe gère plusieurs livraisons de produits chaque semaine, ce qui nous oblige à affiner les modèles et à effectuer de nombreuses expériences régulièrement. Nous recherchons des data scientists expérimentés pour établir un centre d'excellence en matière de données pour les produits et l'expérimentation dans divers domaines technologiques.

Responsabilités clés

Vous collaborerez avec diverses équipes au sein de la ligne de métier (Produit, Affaires, Ingénierie, Design et Data Science) pour comprendre les exigences en matière de données, suivre les principaux indicateurs et fournir des informations basées sur les données. Votre rôle implique de guider une approche axée sur les données pour la réflexion sur les produits, de concevoir des expériences contrôlées et d'évaluer objectivement les résultats tout en travaillant avec les parties prenantes pour évaluer des idées de produits et d'affaires innovantes.

Les activités quotidiennes

• Comprendre les objectifs commerciaux et approfondir les données existantes pour recommander de nouvelles idées de produits visant à résoudre des problèmes clients impactants.
• Identifier les tendances des données, repérer les anomalies et explorer leurs causes profondes.
• Utiliser et présenter les données par le biais de techniques de visualisation, créer des tableaux de bord et communiquer les informations à un public non technique.
• S'aligner avec les parties prenantes sur les principaux indicateurs produits et proposer des stratégies d'expérimentation.
• Lancer des tests A/B, analyser les résultats et recommander des améliorations.
• Concevoir et gérer les spécifications des données frontend et backend pour les nouveaux produits en collaboration avec les équipes d'ingénierie pour assurer une collecte de données précise.
• Développer et maintenir des pipelines de données pour les exigences de rapport des produits.
• Encadrer les membres juniors de l'équipe dans leur développement professionnel.
• Identifier et généraliser les hypothèses fréquemment rencontrées en cadres analytiques évolutifs.
• Assurer des standards élevés de mesure, d'expérimentation, d'analyse et de pratiques de recommandation.
• Évaluer la faisabilité de nouveaux produits et participer à la recherche utilisateur pour valider les problèmes clients.

Qualifications

Les compétences indispensables

• Plus de 5 ans d'expérience dans des domaines liés aux données ou quantitatifs tels que l'analytique et la science des données appliquées.
• Maîtrise de SQL, Python, R ou d'autres langages de programmation pour la résolution de problèmes.
• Compétences solides en visualisation des données et narration, avec une expérience dans la création de tableaux de bord utilisant Tableau ou des outils similaires. Connaissance de la suite d'outils Azure est un plus.
• Compétences efficaces en communication et en collaboration, avec la capacité de présenter des sujets complexes de manière claire à des publics diversifiés.
• Autonomie et capacité d'apprendre de manière indépendante.
• Capacité à livrer dans des délais serrés, travaillant efficacement avec des équipes interfonctionnelles pour diriger des processus décisionnels tout en maintenant une attention élevée aux détails.
• Alignement culturel avec nos 4H : Honour, Humility, Hunger, et Heart.

Les compétences supplémentaires appréciées

• Expérience pertinente dans l'industrie, notamment dans des entreprises Internet ou Direct-to-Consumer avec des données à haute vélocité et des expériences à grande é