Старший виконавець у сфері даних та науки

Опис роботи

Підхід до роботи:

•Брати на себе відповідальність за рішення з науки про дані для клієнтських запитів і надавати початкові рекомендації щодо складних питань, порушених клієнтами.

•Допомагати внутрішнім та зовнішнім клієнтам в розумінні дизайну та методології науки про дані.

•Стати наступним за старшими менеджерами на зустрічах з клієнтами та старшими зацікавленими сторонами, щоб зрозуміти бізнес-потреби і допомогти пропонувати інноваційні рішення.

•Розробляти нові варіанти рішень, випробовувальні версії, та прототипи, досліджуючи різноманітні набори даних за допомогою таких інструментів, як Python/R.

•Співпрацювати з іншими підрозділами команди Data Science.

•Автоматизувати та розробляти рішення для існуючих процесів.

•Бути самодостатнім.

Керування зацікавленими сторонами:

Працювати з безпосереднім керівником, колегами та іншими зацікавленими сторонами, такими як команда обслуговування клієнтів, комерційні та продуктові лідери. Брати напрямки від менеджера та старших колег.

Докласти зусиль для скорочення складності і створення ясності.

Технічна вправність:

●Досвід роботи в таких областях: машинне навчання, аналіз тенденцій, багатовимірна статистика (параметрична/непараметрична), вибірка, зниження упередженості, непряме оцінювання, техніки агрегації даних, автоматизація, узагальнення та методи перевірки моделі.

●Експерт в мінімум одній області: демографія, вибірка, статистичне моделювання, наукові практики, інтеграція даних, цифрові технології.

●Вміння маніпулювати, аналізувати та інтерпретувати великі джерела даних.

●Досвід роботи з високорівневими мовами програмування (наприклад, Python, R, SQL, Scala), а також з інструментами візуалізації даних (наприклад, PowerBI, Spotfire, Tableau, MicroStrategy).

●Вміння працювати в віртуальному середовищі. Знайомий з процесами git/Bitbucket

Аналітичне вирішення проблем:

●Вміння формулювати правильні питання, гіпотези. Використовувати логічний процес міркувань для розкладання та вирішення все більш складних ситуацій або проблем і досягнення позитивних результатів.

●Виявляти і використовувати дані з різних джерел для виявлення кореневих причин та впливу на рішення.

●Ефективно інтерпретувати дані в контексті бізнес-цілей. Та демонструвати результати в переконливій формі.

Соціальний інтелект:

●Здатність спілкуватися з представниками зацікавлених сторін / іншими групами та працювати в мультикультурному середовищі.

●Здатність ефективно комунікувати про складний аналіз даних і виклики.

●Може адаптуватися до змін та нових ідей або способів роботи.

●Проявляє емоційний інтелект при співпраці з внутрішніми та зовнішніми зацікавленими сторонами.

●Вміння працювати в глобальному контексті і спілкуватися зі зацікавленими сторонами в різних частинах світу

Підхід до продукту:

●Показує "мислення із зовні" за допомогою розгляду розробки продукту з точки зору клієнта.

●Приймає зміни, інновації та ітеративні процеси, щоб постійно покращувати вартість продукту для клієнтів.

●Постійно співпрацює та підтримує процеси з покращення продукту.

●Активно бере участь у планах комунікації, результаті та термінах.

Кваліфікація

•Професіонали зі ступенями в галузі математики, науки про дані, статистики або суміжних галузях, що включають статистичний аналіз великих наборів даних.

•2-3 роки досвіду в маркетингових дослідженнях або суміжній галузі.

●Володіння знаннями набору продуктів Nielsen.

●Розуміння застережень клієнтів.

●Може запропонувати способи вирішення проблем клієнтів з мінімальним керівництвом.

●Автоматизація та розробка рішень для існуючих процесів з мінімальним керівництвом.

Критерії успіху:

●Планувати та працювати над проблемами клієнтів самостійно в рамках наданого часового інтервалу. Може ефективно вирішувати складні проблеми.

●Працювати над і завершити роботу над випробувальними версіями.

●Добре працює у команді, комунікує та ефективно презентує результати роботи.

●Дотримується оперативних принципів NielsenIQ.

●Зацікавлені сторони та колеги визнають вплив виконаної роботи.

Додаткова інформація