Керівник, наукове дослідження даних

Опис компанії

Freshworks спрощує та прискорює бізнес-процеси для покращення задоволення клієнтів та працівників. Ми досягаємо цього, використовуючи новаторський підхід до розробки та доставки програмного забезпечення, яке є економічним, швидким у налаштуванні та орієнтованим на користувача. Більше 50 000 організацій — від стартапів до публічних компаній — по всьому світу використовують програмне забезпечення як сервіс Freshworks для покращення управління взаємовідносинами з клієнтами (CRM) та досвіду співробітників (ITSM, HRSM). Компанія Freshworks, заснована в Сан-Матео, Каліфорнія, має присвячені команди в 13 локаціях по всьому світу, обслуговуючи клієнтів таких як American Express, Sony, Vice Media, TaylorMade, Sotheby’s, Stitchfix, OfficeMax, Multichoice, Delivery Hero, ITV, та Klarna. Freshworks вдосконалює методи співпраці для світових організацій з їхніми клієнтами та колегами. Сервіс включає Freshdesk (омніканальну підтримку клієнтів), Freshsales (автоматизацію продажів), Freshmarketer (автоматизацію маркетингу), Freshservice (службу підтримки ІТ), Freshteam (систему управління ресурсами).

Опис вакансії

Внутрішня вакансія (Індивідуальний виконавець)

Наші працівники - це унікальна перевага Freshworks. Продовжуючи розширюватися, ми шукаємо наукового співробітника з даними для приєднання до нашої зростаючої команди стратегії та операцій "Go-To-Market" (GTM). Відділ даних StratOps Data Insights & AI - це нова структура, яка дозволяє GTM, Корпоративної стратегії, Фінансів, Маркетингу, та Виконавчому менеджменту використовувати прогнозну аналітику та штучний інтелект (AI) для видобування виконавчих висновків, розробки ML моделей для керівництва GTM та інших корпоративних команд, і отримання прогнозних даних про здоров'я та ефективність бізнесу. Головна мета цієї команди - намагатися допомогти нашим клієнтам досягти їхніх цілей, створюючи "потрясаючі" моменти залучення. Ми також отримуємо задоволення від цієї роботи.

Ця позиція займає критичну роль у допомозі нашим розробникам у маркетингу, продажах, фінансах, корпоративній стратегії, керівникам, та іншим підтримуючим відділам шляхом використання даних, дослідження, та штучного інтелекту для отримання використовуваних висновків, удосконалення стратегій, та покращення досвіду клієнтів.

Обов'язки на роботі

1. Інноваційне дослідження: проведення першопочаткових науково-дослідних проектів в області даних.

2. Стратегічне мислення: внесок до стратегічного напрямку даних в організації.

3. Лідерство в думках: набуття довіри бізнес-зацікавлених сторін та керівників, та просування науки про прийняття рішень з найкращими в світі практиками.

4. Стратегія даних: формулювання та виконання стратегій науки про дані та використовуваних знань для організації.

5. Лідерство команди: контроль та наставництво команди вчених з даними.

6. Міжфункціональна співпраця: співпраця з іншими відділами для досягнення бізнес-результатів.

7. Розвиток продуктів на основі даних: бути піонером у розробці продуктів на основі даних.

8. Просунуті знання в галузі: глибокий досвід в конкретній галузі чи сегменті (наприклад, продажі, маркетинг (GTM), продуктовий ріст, просунуте прогнозування, аналіз сентиментів, обробка природної мови та ін.).

9. Етика та дотримання норм: гарантія етичного та законного використання даних.

10. Бізнес-кумедж: глибоке розуміння бізнесу та його проблем.

Вимоги

Кваліфікація:

- Бакалавр або магістр інформатики, науки про дані або відповідної галузі.

- Доведений досвід (8-10 років) як вчений з даними, дослідник, архітектор машинного навчання або подібна роль.

- Виняткові навички програмування на Python та знайомство з Spark для обробки великих даних.

- Значне розуміння служб AWS, особливо SageMaker, для побудови та розгортання моделей машинного навчання.

- Відмінні знання моделей машинного навчання, алгоритмів та статистики.

- Знайомство з практиками та інструментами MLOps для оптимізації життєвого циклу машинного навчання.

- Здатність точно оцінювати терміни проекту та складати детальні плани для його виконання.

- Сильні навички співпраці для ефективної роботи з інженерами з машинного навчання, вченими з даними та керівниками продукту.

- Відмінні навички розв'язання проблем та детальний підхід до роботи.

Якщо ви віддаєте перевагу швидкому темпу роботи і любите машинне навчання та системну архітектуру, ми будемо раді від вас почути. Приєднайтесь до нашої команди та сприяйте розробці передових систем машинного навчання, які трансформують нашу галузь.

Додаткова інформація