Старший исполнительный директор по науке о данных

Описание работы

Подход к работе:

•Берите на себя ответственность за решения в области Data Science для запросов клиентов и предлагайте первоначальные рекомендации по сложным вопросам, поднятым клиентами.

•Поддерживайте внутренних и внешних клиентов в понимании дизайна и методологии Data Science.

•Становитесь следующим по очереди после старших менеджеров на встречах с клиентами и старшими участниками, чтобы понять бизнес-потребности и помочь предложить инновационные решения.

•Работайте над созданием новых вариантов использования решений, доказательствами концепции и прототипами, изучая разнообразные наборы данных с использованием таких инструментов, как Python/R.

•Сотрудничайте с другими подразделениями команды Data Science.

•Автоматизируйте и разрабатывайте решения для существующих процессов.

•Самостоятельно ориентируйтесь в работе

Управление заинтересованными сторонами:

Работайте с непосредственным руководителем, коллегами и другими заинтересованными сторонами, такими как команда службы поддержки, коммерческие и продуктовые лидеры. Используйте указания от руководства и старших коллег.

Стремитесь уменьшить сложность и обеспечить ясность.

Техническое мастерство:

●Опыт работы в следующих областях: машинное обучение, анализ трендов, многопараметровая статистика (параметрическая / непараметрическая), выборка, снижение смещения, косвенная оценка, методы агрегирования данных, автоматизация, обобщение и методы валидации моделей.

●Эксперт в хотя бы одной области: демография, выборка, статистическое моделирование, исследовательская практика, интеграция данных, цифровые технологии.

●Умение манипулировать, анализировать и интерпретировать большие источники данных

●Опыт работы с языками программирования высокого уровня (например, Python, R, SQL, Scala), а также с инструментами визуализации данных (например, PowerBI, Spotfire, Tableau, MicroStrategy).

●Готовность работать в виртуальной среде. Знакомство с процессами git/Bitbucket

Аналитическое решение проблем:

●Умение формулировать правильные вопросы, гипотезы. Использование логического процесса рассуждения для анализа и решения все более сложных ситуаций и проблем для достижения положительных результатов.

●Определение и использование данных из различных источников для выявления корневых причин и влияния на принятие решений.

●Эффективная интерпретация данных в отношении бизнес-целей. И демонстрация результатов в убедительной форме

Социальный интеллект:

●Умение взаимодействовать/общаться со стейкхолдерами/другими группами и навигировать в мультикультурных средах.

●Умение эффективно коммуницировать о сложном анализе данных и вызовах

●Способность приспосабливаться к изменениям и новым идеям или методам работы.

●Проявление эмоционального интеллекта при сотрудничестве с внутренними и внешними заинтересованными сторонами.

●Способность работать в глобальном контексте и подключать стейкхолдеров из разных частей мира

Подход к продукту:

●Демонстрация "мышления снаружи-внутрь" путем рассмотрения разработки продукта с точки зрения клиента.

●Принятие изменений, инноваций и итерационных процессов с целью постоянного улучшения ценности продукта для клиентов.

●Постоянное сотрудничество и поддержка для улучшения продукта.

●Активное участие в планах коммуникации, результатах и сроках

Квалификация

•Профессионалы с дипломами в области математики, Data Science, статистики или родственных областях, включающих статистический анализ больших наборов данных.

•2-3 года опыта работы в маркетинговых исследованиях или в родственной области.

●Владение знаниями о продуктах Nielsen

●Понимание проблем клиентов

●Способность предлагать способы решения проблем клиентов с минимальной помощью

●Автоматизация и разработка решений для существующих процессов с минимальной помощью

Критерии успеха:

●Планирование и самостоятельная работа над проблемами клиентов в предоставленные сроки. Эффективное решение сложных проблем.

●Выполнение работ по созданию доказательств концепции (POC)

●Умение хорошо работать с коллегами, общаться и эффективно презентовать результаты работы.

●Соблюдение рабочих принципов NielsenIQ.

●Стороны и коллеги признают влияние проделанной работы.

Дополнительная информация