О компании Tripadvisor
Tripadvisor — крупнейший в мире онлайн-сайт о путешествиях, который ежемесячно посещают 390 миллионов путешественников, а наш бизнес Experiences, Viator, является быстро развивающейся и высоко ориентированной на данные частью организации.
В Viator данные лежат в основе того, как мы создаем отличные продукты. Мы используем их, чтобы понимать наших клиентов, улучшать принятие решений и достигать измеримого бизнес-эффекта.
О роли
В качестве старшего менеджера по продуктовой науке о данных вы будете ключевой фигурой в руководстве организацией Product Data Science, отвечая за создание и масштабирование высокоэффективной команды аналитиков и дата-сайентистов, встроенных в продуктовые домены.
Вы будете не только обеспечивать влияние через свою команду, но и повышать общий аналитический и технический уровень организации, гарантируя, что наука о данных, эксперименты и продуктовая аналитика постоянно применяются на высоком уровне во многих продуктовых областях.
Вы будете выступать в роли множителя силы для качества принятия решений, улучшая то, как команды продуктов, инженерии, дизайна и коммерции используют данные для формирования стратегии, приоритизации работы и оценки результатов.
Что вы будете делать
•Руководить, развивать и расширять команду продуктовых аналитиков и/или дата-сайентистов, обеспечивая стабильную высокую производительность, строгие технические стандарты и четкую ответственность за результаты.
•Обеспечивать эффективное постановку целей, планирование и выполнение процессов в Product Data Science, привнося лидерство и дисциплину в OKR, приоритизацию и выполнение стратегических задач.
•Устанавливать и постоянно повышать стандарты аналитического качества, строгости экспериментов и применения науки о данных в командах, гарантируя, что результаты являются надежными, применимыми и ориентированными на принятие решений.
•Выступать в роли старшего технического и стратегического лидера, проверяя и формируя аналитическую работу с высоким воздействием, дизайн экспериментов и продвинутые методы моделирования, когда это необходимо.
•Тесно сотрудничать с руководителями продуктов, инженерии, маркетинга и коммерции для определения приоритетов, формирования дорожных карт и обеспечения интеграции науки о данных в стратегическое принятие решений.
•Преобразовывать неоднозначные бизнес-проблемы в структурированные аналитические и научные задачи, обеспечивая, чтобы ваша команда предоставляла четкие, коммерчески значимые рекомендации.
•Продвигать использование масштабируемых аналитических фреймворков, стандартов экспериментов и инструментов с поддержкой ИИ для повышения эффективности, последовательности и скорости принятия решений в командах.
•Продвигать лучшие практики в области экспериментов, причинно-следственного вывода, сегментации и понимания клиентов, обеспечивая статистическую и аналитическую строгость по всей организации.
•Строить и поддерживать крепкие партнерские отношения с командами Data Platform, Data Engineering и другими центральными функциями данных, обеспечивая эффективное использование общих возможностей и влияя на долгосрочную экосистему данных.
•Развивать возможности команды через найм, наставничество и управление производительностью, обеспечивая глубокую техническую экспертизу и лидерство внутри функции.
•Выявлять и устранять системные препятствия для качественной аналитики, улучшая инструменты, процессы, методы работы и организационную эффективность в Product Data Science, одновременно руководя изменениями, которые позволяют команде масштабироваться.
•Влиять и согласовывать действия между кросс-функциональными заинтересованными сторонами в нескольких продуктовых доменах, обеспечивая ясность, приоритизацию и строгую дисциплину принятия решений.
Навыки и опыт
•Опыт: Обширный опыт в науке о данных или аналогичной количественной роли с доказанным успехом в поддержке и влиянии на продуктовую организацию.
•Технические навыки и моделирование: Экспертное владение Python и SQL. Глубокий практический опыт в статистическом моделировании, (квази)экспериментах, многоармных бандитах и широком спектре методов машинного обучения (например, регрессия, классификация, кластеризация).
•Продуктовая компетентность: Продемонстрированная способность определять, внедрять и операционализировать ключевые метрики продукта и функций с нуля.
•Стратегическое влияние: Доказанный опыт достижения стратегического влияния через проактивный и совместный подход с умением вести технические дискуссии, формировать продуктовую стратегию и эффективно доносить сложные инсайты до кросс-функциональных партнеров (например, продуктов, инженерии, дизайна).
•Масштабирование влияния: Опыт масштабирования аналитических или научных возможностей, достижения результатов через создание автоматизированных процессов, инструментов самообслуживания или продуктов данных.
•Критическое мышление: Лидер в критическом мышлении, ваш предыдущий опыт демонстрирует анализ доступных фактов, доказательств, наблюдений и аргументов для формирования суждения с применением рационального, скептического и беспристрастного анализа и оценки.
•Лидерство: Выдающиеся лидерские качества, опыт наставничества, коучинга и развития команд аналитиков или дата-сайентистов.
•Сотрудничество и коммуникация: Исключительные навыки сотрудничества и коммуникации, способность вовлекать, влиять и вдохновлять кросс-функциональных партнеров на всех уровнях.
•Кросс-функциональное партнерство: Доказанная способность строить крепкие отношения и добиваться результатов в сотрудничестве с командами продуктов, инженерии, платформы данных и другими центральными функциями, часто без прямого авторитета.
•Степень бакалавра в области статистики, математики, науки о данных, инженерии, физики, экономики или смежной количественной области.
Вы можете особенно хорошо подойти, если у вас есть
•Опыт работы в крупной технологической компании, маркетплейсе, электронной коммерции или организации, связанной с технологиями путешествий.
•Сильный технический опыт в области продуктовой науки о данных, науки о данных, экспериментов или машинного обучения до перехода на руководящие должности.
•Опыт создания и масштабирования платформ для экспериментов, измерительных фреймворков, возможностей самообслуживания или продуктов данных.
•Опыт применения ИИ, больших языковых моделей (LLM), агентного ИИ или технологий автоматизации для повышения продуктивности аналитики и эффективности принятия решений.
•Опыт руководства организационными изменениями, повышения аналитической зрелости и повышения стандартов в нескольких командах или функциях.
•Репутация человека, который повышает уровень мышления, исполнения и принятия решений в каждой команде и организации, к которой присоединяется.
