Staff / Sr. Staff Data Scientist, CX Product (Experimentation and Decision Science)

Coupang известен как одна из самых масштабных и быстроразвивающихся электронных торговых платформ в мире. Наша цель - инновации в опыте работы клиентов, сотрудников и партнеров, мы беремся за беспрецедентные вызовы и устанавливаем новые стандарты в секторе электронной торговли. Со стратегически расположенными офисами в Пекине, Лос-Анджелесе, Сиэтле, Сеуле, Шанхае и Кремниевой долине, Coupang является мощным двигателем промышленной революции.

Находясь в самом сердце инновационной структуры Coupang, команда по экспериментам и науке о принятии решений играет ключевую роль в стратегическом принятии решений по всем нашим продуктовым линиям. В вашей роли Data Scientist в этой команде вы будете работать с различными заинтересованными сторонами - от менеджеров по продукту и инженеров до лидеров бизнеса и руководителей, разрабатывая решения на основе данных, которые улучшают нашу продуктовую стратегию через тщательный причинно-следственный анализ.

• Установите и поддерживайте высочайшие стандарты науки о данных для принятия решений по продукту.
• Улучшите наши процессы принятия решений и возможности оценки рисков в сотрудничестве с ключевыми заинтересованными сторонами и командой платформы экспериментов.
• Оптимизируйте протоколы запуска продуктов и вносите вклад в критические обзорные сессии в Coupang.

• Степень бакалавра в количественной области, такой как статистика, инженерия или бизнес, или аналогичный уровень профессионального опыта.
• Не менее 6 лет опыта в области продуктов и науки о данных, включая, по крайней мере, 3 года, специально сосредоточенных на продуктовой науке о данных.
• Демонстрированные навыки облегчения принятия решений среди старших заинтересованных сторон с использованием данных.
• Доказанное владение методами экспериментального дизайна и анализа, включая A/B тестирование.
• Сильные навыки работы с инструментами манипулирования данными, включая SQL, Python или другие языки программирования/запросов.

• Степень магистра в количественной дисциплине, обеспечивающая более глубокое понимание теоретических и прикладных аспектов науки о данных.
• Опыт работы именно в секторе электронной коммер