О компании Tripadvisor
Группа Tripadvisor соединяет людей с впечатлениями, которые стоит разделить, и стремится стать самым надежным источником информации о путешествиях и впечатлениях в мире. Мы используем наши бренды, технологии и возможности, чтобы связывать нашу глобальную аудиторию с партнерами через насыщенный контент, рекомендации по путешествиям и двусторонние маркетплейсы для впечатлений, проживания, ресторанов и других категорий путешествий. Дочерние компании Tripadvisor, Inc. (Nasdaq: TRIP) включают портфель туристических брендов и бизнесов, включая Tripadvisor, Viator и TheFork.
В Tripadvisor experiences единственное, что мы любим больше путешествий — это данные. Мы их анализируем, разбираем на части и используем для принятия обоснованных решений.
О роли
В качестве нашего старшего продуктового дата-сайентиста вы станете краеугольным камнем нашей продвинутой аналитической способности.
Это не просто техническая роль; это позиция с высоким влиянием, предназначенная для формирования будущего нашего продукта путем внедрения глубокой количественной аналитики в его основу.
Вы поможете определить видение того, как наука о данных может решать наши самые сложные задачи.
Вы будете выступать катализатором, наставляя талантливую команду продуктовых аналитиков и возглавляя разработку моделей и фреймворков, которые продвигают нашу продуктовую стратегию вперед.
Что вы будете делать
•Возглавлять развитие науки о данных в продукте, создавая статистические модели, которые напрямую влияют на инсайты и рекомендации, формирующие продукт и опыт клиентов.
•Использовать свои знания и опыт для масштабирования влияния команды продуктовой аналитики через науку о данных. Создавать автоматизацию, возможности самообслуживания моделей, улучшать скорость экспериментов и повышать эффективность.
•Проектировать и внедрять сложные статистические модели (прогнозные, классификационные, кластерные и др.) для улучшения функций продукта, таких как персонализация и рекомендации.
•Исследовать новые инструменты, продукты и подходы, включая Agentic AI и AI Agents, чтобы выявлять области возможностей, исследовать их через прототипы (POC) и затем продвигать к внедрению.
•Сотрудничать с менеджерами продуктов, дизайнерами и инженерами для выявления возможностей с высоким воздействием, где наука о данных может решать проблемы клиентов и улучшать продукт.
•Продвигать культуру экспериментов, проектируя и анализируя сложные A/B тесты, модели причинно-следственного вывода и модели повышения эффективности для информирования продуктовых решений.
•Наставлять других продуктовых аналитиков в лучших практиках экспериментов, моделирования и разработки продуктов на основе данных, повышая квалификацию команды и определяя дорожную карту для науки о данных в продукте.
•Четко и убедительно доносить сложные данные и инсайты как техническим, так и нетехническим заинтересованным сторонам.
Навыки и опыт
•Опыт: Значительный опыт в науке о данных или аналогичной количественной роли с доказанным успехом в поддержке и влиянии на продуктовую организацию.
•Технические навыки и моделирование: Продвинутые знания Python и SQL. Глубокий практический опыт в статистическом моделировании, (квази)экспериментах, многоармных бандитах и широком спектре методов машинного обучения (например, регрессия, классификация, кластеризация).
•Продуктовое понимание: Демонстрируемая способность определять, внедрять и операционализировать ключевые метрики продукта и функций с нуля.
•Стратегическое влияние: Проактивный и совместный подход с доказанной способностью вести технические дискуссии, формировать продуктовую стратегию и эффективно коммуницировать сложные инсайты к межфункциональным партнерам (например, команды продукта, инженерии, дизайна).
•Масштабирование влияния: Опыт масштабирования своего влияния через создание автоматизированных процессов, инструментов самообслуживания или продуктов на основе данных.
•Критическое мышление: Ваш предыдущий опыт демонстрирует анализ доступных фактов, доказательств, наблюдений и аргументов для формирования суждения с применением рационального, скептического и беспристрастного анализа и оценки.
•Степень бакалавра в области статистики, математики, науки о данных, инженерии, физики, экономики или смежной количественной области.
Желательные навыки
•Продвинутый опыт программирования с возможностью создавать симуляции и прототипы продуктов на основе данных.
•Опыт валидации количественных результатов с помощью качественных методов (например, опросы, исследование пользователей).
•Демонстрируемый опыт применения ИИ, такого как обработка естественного языка (NLP), большие языковые модели (LLMs) или Agentic AI для аналитики.
•Глубокий опыт разработки сложных моделей сегментации клиентов, включая прогнозное моделирование LTV.
•Опыт работы в двусторонних маркетплейсах, электронной коммерции или индустрии туристических технологий.
