Product Manager, Data Science

В BackgroundHaus мы создаем передовую платформу для принятия решений, предназначенную для современного ландшафта цифровой конфиденциальности, где обмен данными жестко контролируется, а личная информация (PII) защищена. Используя продвинутые модели причинно-следственных связей и эконометрики, Haus стремится кардинально изменить способы, с помощью которых бренды оценивают влияние маркетинга, ценообразования и промоакций на их финансовые результаты.

Наша команда включает выпускников таких техногигантов, как Google, Netflix, Amazon и Meta, и Haus нацелен на демократизацию инструментов науки о принятии решений и тестирования инкрементальности для бизнесов всех масштабов. В настоящее время мы сотрудничаем с престижными брендами, такими как FanDuel, Sonos и Hims & Hers, достигая более чем 30-кратного ROI за счет действенных исследований и стратегий, основанных на данных. Поддерживаемые ведущими венчурными капиталистами, такими как Insight Partners, Baseline Ventures и Haystack, Haus находится на переднем крае формирования будущего трактовки данных.

Мы ищем видящего в будущее менеджера по продукту с крепким фоном в эконометрике, экспериментировании и статистическом моделировании. Эта роль включает в себя тесное сотрудничество с нашей командой докторов наук в области данных для проектирования продуктов, которые без проблем превращают научные исследования в практичные, действенные инструменты для наших клиентов.

Будучи менеджером по продукту в Haus, вы будете решать важнейшие вопросы, переводя потребности клиентов в решения в области науки о данных, обеспечивая надежность наших моделей, оптимизируя сбор данных для улучшения функциональности моделей и разрабатывая дружественные пользовательские интерфейсы, которые позволяют легко взаимодействовать с нашими исследованиями. Вам также будет поручено сообщать о статистических неопределенностях в терминах, понятных неспециалистам.

- Сотрудничать с командами данных, инженерии, продаж, дизайна и успеха клиентов для создания дорожной карты продукта науки о данных.
- Разрабатывать продукты, интегрирующие передовое эконометрическое моделирование для удовлетворения потребностей клиентов.
- Проводить сессии изучения потребностей клиентов для лучшего понимания и удовлетворения их требований.
- Реализовывать системы для отслеживания производительности продукта и измерения успеха.
- Углуб