Data Scientist - Marketing Science

Присоединяйтесь к визионерской команде Roblox, где десятки миллионов каждый день собираются для исследования, создания и общения в объемных интерактивных пространствах, разработанных огромным глобальным сообществом разработчиков! В Roblox мы не просто представляем будущее социального взаимодействия на разных цифровых платформах — мы его строим. Мы находимся в процессе трансформации с миссией соединить миллиард людей через оптимизм и вежливость, и мы в поисках высококлассных талантов, чтобы присоединиться к нашему пути.

Команда данных и аналитики в Roblox находится на переднем крае в вопросе принятия решений, основанных на данных, в различных продуктовых вертикалях. Наша миссия? Ускорить и улучшить наши процессы принятия решений в масштабе всей нашей организации. Мы управляем широким спектром деятельности в области данных, от аналитического инжиниринга данных до машинного обучения, помогая формировать карты развития продуктов, стимулировать инновации и измерять критическое воздействие на наше активное сообщество пользователей и разработчиков.

В роли дата-сайентиста по маркетинговым наукам вы будете использовать свой опыт в области данных и статистики для улучшения наших стратегий производительности маркетинга. Отчитываясь перед вице-президентом по данным, вы будете разрабатывать стратегии, основанные на данных, улучшая результаты кампаний путем сотрудничества с межфункциональными командами. Эта позиция подчеркивает вашу способность объединить сложные аналитические навыки с актуальными деловыми прозрениями в динамичной командной среде.

• Анализировать маркетинговые кампании, используя передовые статистические методы для получения определенных выводов.
• Разрабатывать и руководить тестами для проверки эффективности различных маркетинговых каналов.
• Создавать предсказательные модели для совершенствования целей кампаний и улучшения маркетинговых возвратов.
• Работать вместе с маркетинговыми, продуктовыми и инженерными командами для выявления и использования возможностей для масштабируемых решений.
• Содействовать созданию надежной инфраструктуры данных в поддержку анализа эффективности маркетинга.
• Переводить сложные наборы данных в понятные выводы для заинтересованных сторон, обеспечивая практические результаты обсуждений.
• Оптимизировать стратегии привл