О компании Tripadvisor
Группа Tripadvisor соединяет людей с впечатлениями, которыми стоит поделиться, 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, таких как Tripadvisor, Viator и TheFork.
В Tripadvisor experiences единственное, что мы любим больше путешествий — это данные. Мы их анализируем, обрабатываем и используем для принятия обоснованных решений.
О роли
В качестве ведущего продуктового дата-сайентиста вы будете выступать в роли самого старшего технического лидера в функции продуктовой науки о данных. Вы будете формировать видение, задавать техническое направление и обеспечивать стратегическое влияние через инновационные аналитические решения. Эта роль одновременно очень техническая и глубоко совместная, требующая превосходных навыков лидерства, коммуникации и межфункционального влияния.
Что вам предстоит делать
•Возглавлять и определять стратегию науки о данных для продукта, обеспечивая, чтобы передовая аналитика, наука о данных и методы ИИ были в центре того, как мы создаем отличные продукты и улучшаем опыт клиентов.
•Выступать в роли надежного стратегического советника для старшего руководства по продукту и инженерии, обеспечивая внедрение принятия решений на основе данных на самом высоком уровне организации.
•Продвигать разработку и внедрение инструментов, платформ и фреймворков науки о данных следующего поколения с акцентом на автоматизацию, масштабируемость и воспроизводимость.
•Возглавлять исследование и интеграцию новых технологий ИИ, таких как агентный ИИ и ИИ-агенты, выявляя и развивая высокоэффективные кейсы от прототипа до производства.
•Продвигать лучшие практики в области экспериментов, причинно-следственного вывода и моделирования прироста, обеспечивая статистическую строгость в процессах принятия решений.
•Брать на себя ответственность за самые сложные и высокопрофильные аналитические проекты, переводя неоднозначные вопросы в четкие, действенные рекомендации, приносящие коммерческую и клиентскую ценность.
•Наставлять, обучать и развивать других дата-сайентистов и аналитиков, способствуя культуре критического мышления, непрерывного обучения и технического совершенства.
•Возглавлять инициативы по масштабированию влияния через автоматизацию, самообслуживание и демократизацию возможностей науки о данных.
•Разрабатывать сложные сегментации клиентов и предиктивные модели, которые напрямую информируют и оптимизируют дорожную карту продукта.
•Объяснять сложные аналитические и технические концепции разнообразной аудитории, влияя на заинтересованные стороны в командах продукта, инженерии, дизайна и коммерции.
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: экспертный уровень владения Python и SQL. Глубокий практический опыт в статистическом моделировании, (квази)экспериментах, многоруких бандитах и широком спектре методов машинного обучения (например, регрессия, классификация, кластеризация).
•Продуктовая компетентность: демонстрируемая 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 межфункциональных партнеров (например, продукт, инженерия, дизайн).
•Масштабирование влияния: опыт масштабирования аналитических возможностей, достижения влияния через создание автоматизированных процессов, инструментов самообслуживания или продуктов данных.
•Критическое мышление: лидер в критическом мышлении, 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 навыки, опыт наставничества, коучинга и развития команд аналитиков или дата-сайентистов.
•Сотрудничество и коммуникация: исключительные навыки сотрудничества и коммуникации, способность вовлекать, влиять и вдохновлять межфункциональных партнеров на всех уровнях.
•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
•Продвинутый опыт программирования с возможностью создавать симуляции и прототипы продуктов 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 (LLM) или агентный ИИ для аналитики.
•Опыт работы в двусторонних маркетплейсах, электронной коммерции или индустрии туристических технологий.
•Степень магистра или эквивалентные релевантные программы.
