Senior Data Scientist - Pay Area, Pricing

Команда Data Science в Asana играет ключевую роль в формировании нашей стратегии, определении важнейших показателей успеха и открывает новые возможности для наших пользователей. Мы ищем Старшего Специалиста по Анализу Данных, который будет сосредоточен на оптимизации ценообразования и будет способствовать разработке инновационных решений с использованием статистических методов и методов машинного обучения, все это из нашего живописного офиса в Сан-Франциско.

Эта позиция закрепит вас за нашим местоположением в Сан-Франциско, приняв гибридный график работы в офисе, разработанный для баланса между личным взаимодействием и гибкостью удаленной работы. Ожидайте, что вы будете на месте по понедельникам, вторникам и четвергам, с возможностью удаленной работы в другие дни в зависимости от требований команды и потребностей проекта.

Будучи Старшим Специалистом по Анализу Данных в нашей области оплаты, Ценообразования, вам предстоит:

• Разрабатывать и проводить эксперименты для уточнения моделей ценообразования и влияния на наш продуктовый путь.
• Разрабатывать статистические модели для улучшения принятия решений и оптимизации стратегий ценообразования.
• Расширять возможности нашего склада данных для ответов на сложные бизнес-вопросы.
• Создавать динамические панели мониторинга для отслеживания производительности различных моделей ценообразования.
• Готовить отчеты для исполнительного уровня о изменениях и результатах, вызванных корректировками цен.
• Руководить бизнес-решениями через надежные, основанные на данных выводы и повествование.
• Эффективно общаться с вашими выводами с техническими и нетехническими командами.
• Наставничать младших специалистов по анализу данных для культивирования культуры, ориентированной на данные, в Asana.

Идеальные кандидаты будут иметь:

• Степень бакалавра или выше в количественной области, такой как математика, статистика, экономика, информатика или инженерия.
• По крайней мере 4 года опыта применения анализа данных в технической продуктовой среде, предпочтительно с предыдущим опытом работы над проектами ценообразования.
• Прочные основы в статистических методах, машинном обучении и технологиях обработки данных (например, Python, SQL, Spark).