Lead Data Scientist (Analytics) - Fulfilment

Opis firmy
Życie w Grab

W Grab każdy członek, zwany Grabberem, jest kierowany przez The Grab Way. To wyraża naszą misję, metodę, którą wierzymy, że możemy ją osiągnąć, oraz nasze podstawowe zasady operacyjne: Serce, Głód, Honor i Pokora (4H). Te zasady prowadzą nas, gdy staramy się ekonomicznie wspierać ludzi w całej Azji Południowo-Wschodniej.

Zespół Fulfilment Tech Family odgrywa kluczową rolę w umożliwianiu Grab doskonalenia się w obsłudze naszych konsumentów i partnerów w różnych branżach i rynkach w Azji Południowo-Wschodniej. Nasza misja obejmuje dostarczanie najwyższej jakości produktów i doświadczeń naszym partnerom kierowcom, aby zwiększyć przyjęcie usług i zaangażowanie, poprawę efektywności kierowców w realizacji zamówień konsumenckich oraz tworzenie efektywnych rynków z optymalnymi, zrównoważonymi cenami docenianymi zarówno przez partnerów, jak i konsumentów.

Zespół Fulfilment Product Analytics napędza innowacje produktowe poprzez analizę danych i najlepsze praktyki eksperymentacyjne. Stale rozwijamy funkcje, udoskonalamy modele, oceniamy zmiany i przeprowadzamy eksperymenty, aby osiągać doskonałe wyniki dla naszych partnerów kierowców i milionów klientów w całej Azji Południowo-Wschodniej.

Twoja rola obejmuje prowadzenie podejścia opartego na danych do rozwoju produktów, projektowanie kontrolowanych eksperymentów i obiektywną ocenę wyników. Będziesz współpracować z interesariuszami przy ocenie nowych i innowacyjnych pomysłów na produkty i biznes. Dodatkowo będziesz wspierać programistów, projektantów i menedżerów produktów w całej firmie, dostarczając wglądów na temat tego, jak wykorzystać nieoczekiwane wyniki, zrozumieć ich przyczyny i iterować kolejne produkty dla naszych użytkowników.

• Ścisła współpraca z różnymi zespołami (Produkt, Biznes, Inżynieria, Projektowanie, Nauka o Danych) w celu zrozumienia wymagań danych, identyfikacji i śledzenia kluczowych metryk oraz dostarczania wniosków opartych na danych.
• Ocena wykonalności nowych pomysłów biznesowych/produktowych i dostarczanie rekomendacji.
• Zrozumienie celów biznesowych i głębokie zanurzenie się w istniejących danych, aby proponować nowe pomysły produktowe mające na celu rozwiązanie znaczących problemów klientów.
• Wykorzystywanie danych do identyfikacji trendów, wykrywania anomalii i badania ich przyczyn.
• Wykorzystywanie umiejętności analitycznych i opowiadania historii do efektywnego prezentowania danych za pomocą wizualizacji i dashboardów.
• Dyskusja i uzgodnienie z interesariuszami kluczowych metryk produktów oraz proponowanie strategii eksperymentacyjnych.
• Uruchamianie testów A/B, analiza wyników i dostarczanie wniosków.
• Projektowanie i zarządzanie specyfikacjami danych frontendowych i backendowych dla nowych produktów, współpraca z zespołami inżynieryjnymi w celu dokładnego i szybkiego zbierania danych.
• Tworzenie i utrzymywanie potoków danych, aby zaspokoić potrzeby raportowania produktów.
• Mentorowanie młodszych członków zespołu, wspomaganie ich rozwoju zawodowego zarówno w zakresie umiejętności technicznych, jak i miękkich.
• Identyfikowanie wspólnych hipotez i problemów oraz tworzenie skalowalnych ram analitycznych do efektywnego rozwiązywania problemów.