Dyrektor ds. Data Science

Opis stanowiska

Sposób pracy

•Wsparcie wewnętrznych i zewnętrznych klientów w zrozumieniu projektowania i metodologii nauki o danych.

•Towarzyszenie starszym liderom na spotkaniach z klientami w celu zrozumienia potrzeb biznesowych i proponowania innowacyjnych rozwiązań.

•Pomoc w tworzeniu nowych rozwiązań, przypadków użycia, dowodów koncepcji i prototypów poprzez badanie różnorodnych zestawów danych za pomocą narzędzi takich jak Python/R.

•Współpraca z innymi jednostkami zespołu Data Science.

•Automatyzacja i rozwijanie rozwiązań dla istniejących procesów.

•Być efektywnym i skutecznym przy podstawowym wsparciu i coaching.

Zarządzanie interesariuszami

Pracuje z bezpośrednim menedżerem, kolegami i innymi interesariuszami, takimi jak zespół obsługi klienta, członkowie zespołów handlowych i produktów. Przyjmuje instrukcje od menedżera i starszych kolegów.

Dąży do redukcji złożoności i tworzenia klarowności.

Kwalifikacje

•Profesjonaliści z dyplomami w dziedzinie matematyki, nauki o danych, statystyki lub pokrewnych dziedzin, które obejmują statystyczną analizę dużych zestawów danych.

•0-2 lata doświadczenia w badaniach rynku lub pokrewnym polu.

●Budowanie wiedzy na temat pakietu produktów Nielsen i demonstrowanie tego.

●Zrozumienie obaw klientów.

●Zdolność sugerowania sposobów rozwiązania problemów klienta pod nadzorem.

●Automatyzacja i rozwój rozwiązań dla istniejących procesów.

Wskaźniki sukcesu:

●Planowanie i pracowanie nad problemami klientów z minimalnym nadzorem w wyznaczonym czasie.

●Dobrze współpracuje z kolegami, komunikuje i prezentuje wyniki pracy efektywnie.

●Stosuje zasady operacyjne firmy NielsenIQ.

Znajomość techniczna:

●Zdolność do manipulowania, analizy i interpretacji dużych źródeł danych.

●Doświadczenie w językach programowania wysokiego poziomu (np. Python, R, SQL, Scala), a także w narzędziach do wizualizacji danych (np. Power BI, Spotfire, Tableau, MicroStrategy).

●Doświadczenie w pracy w środowisku wirtualnym. Znajomość procesów git/Bitbucket.

Analityczne rozwiązywanie problemów:

●Zdolność do korzystania z logicznego procesu rozumowania, aby rozbijać i przepracowywać coraz bardziej wyzwaniowe sytuacje lub problemy i dochodzić do pozytywnych wyników.

●Zdolność do identyfikacji i korzystania z danych z różnych źródeł, które wpływają na decyzje.

●Zdolność do efektywnej interpretacji danych w odniesieniu do celów biznesowych.

Inteligencja społeczna:

●Zdolność do nawiązywania komunikacji z zespołem i dodatkowymi członkami zespołu.

●Zdolność do adaptacji do zmian i nowych pomysłów lub sposobów pracy.

●Demonstracja inteligencji emocjonalnej przy współpracy z wewnętrznymi i zewnętrznymi interesariuszami.

Myślenie produktowe:

●Akceptowanie zmian, innowacji i procesów iteracyjnych w celu ciągłego poprawiania wartości produktów dla klientów.

●Ciągła współpraca i wsparcie w celu poprawy produktu.

●Aktywne uczestnictwo w planach komunikacyjnych, dostarczaniu wyników i terminach.

Dodatkowe informacje