Описание должности
Как специалист по data science, вы будете отвечать за определение ключевых показателей эффективности (KPI) и результатов, соответствующих бизнес-потребностям, тесно сотрудничая с операционной командой для применения методов data science в решении реальных бизнес-задач. В ваши обязанности войдет укрепление позиций компании в отрасли за счет комплексного анализа данных и создания аналитических внутренних отчетов и статей. Вы также будете заниматься сбором и обработкой данных, связанных с NFT, с использованием передовых аналитических методов и алгоритмических моделей для обеспечения точности и стабильности прогнозных результатов. Необходимо обладать бизнес-ориентированным и клиентоцентричным мышлением, так как вы будете инициировать улучшения продукта через анализ данных, машинное обучение и другие инновационные методы для повышения качества сервиса и операционной эффективности.
Ключевые обязанности
- Определение и внедрение ключевых показателей эффективности (KPI), непосредственно связанных с бизнес-целями, совместно с операционной командой для преобразования аналитических данных в действенные стратегии.
- Проведение углубленного анализа данных для создания отраслевых статей и отчетов, что способствует повышению видимости компании и укреплению ее позиций как эксперта в сфере NFT.
- Разработка и поддержка надежных процессов обработки данных, связанных с NFT, с применением передовых аналитических методов и алгоритмических моделей для оптимизации точности прогнозирования и обеспечения стабильности системы.
- Сотрудничество с кросс-функциональными командами для выявления проблем, ориентированных на пользователя, с использованием data-driven подходов для улучшения функциональности продукта и оптимизации рабочих процессов.
- Постоянный мониторинг и оценка влияния инициатив в области data science на бизнес-результаты, обеспечение соответствия организационным целям и ожиданиям стейкхолдеров через итеративные улучшения.
- Отслеживание новых тенденций в data science и рынках NFT, интеграция инновационных методов для поддержания конкурентного преимущества в прогнозном моделировании и бизнес-аналитике.
- Представление сложных аналитических данных нетехническим стейкхолдерам через понятные визуализации и стратегические рекомендации, способствующие принятию обоснованных решений.
- Обеспечение качества и целостности данных на всех этапах обработки — от сбора до внедрения моделей — для поддержания достоверности аналитических выводов и точности отчетности.
- Сотрудничество с разработчиками и менеджерами продуктов для трансформации аналитических инсайтов в масштабируемые решения, повышающие вовлеченность пользователей и операционную эффективность.
- Документирование и распространение лучших практик в рабочих процессах data science, формирование культуры обмена знаниями и постоянного улучшения внутри команды и между отделами.
Требования к кандидату
- Опыт в анализе данных, статистическом моделировании и работе с фреймворками машинного обучения для извлечения полезных инсайтов из сложных наборов данных и создания бизнес-ценности.
- Навыки программирования на Python, R или аналогичных языках с практическим опытом обработки данных, визуализации и разработки алгоритмов для прогнозной аналитики.
- Опыт работы с источниками данных NFT, включая инструменты анализа блокчейна и децентрализованные платформы данных, для выявления значимых закономерностей и трендов.
- Способность разрабатывать и проводить A/B-тестирование или другие экспериментальные методы для проверки эффективности оптимизаций продукта на основе данных и измерения бизнес-воздействия.
- Отличные коммуникативные навыки для презентации технических выводов как техническим, так и нетехническим аудиториям, обеспечение ясности и соответствия бизнес-приоритетам и стратегическим целям.
- Знание принципов управления данными и этических аспектов в data science для обеспечения соответствия отраслевым стандартам, нормам и политикам компании.
- Умение эффективно сотрудничать с кросс-функциональными командами (операции, продукт, маркетинг) для согласования data-инициатив с организационными целями и бизнес-результатами.
- Опыт разработки прогнозных моделей для динамичных рынков с акцентом на точность, масштабируемость и адаптивность в реальном времени для поддержки принятия решений в быстро меняющихся условиях.
- Сильные аналитические навыки и способность решать проблемы для выявления коренных причин бизнес-задач и предложения решений на основе данных, ведущих к измеримым улучшениям.
- Умение управлять несколькими проектами одновременно, расставляя приоритеты задач на основе бизнес-эффекта, доступности ресурсов и стратегического соответствия при сохранении высокого качества результатов.
- Владение инструментами визуализации данных, такими как Tableau, Power BI или библиотеками Python (например, Matplotlib, Seaborn), для эффективной коммуникации инсайтов стейкхолдерам и лицам, принимающим решения.
- Опыт автоматизации процессов обработки данных для повышения эффективности, сокращения ручного труда и обеспечения стабильно высокого качества аналитических результатов.
- Способность интерпретировать и применять предметные знания в экосистемах NFT для контекстуализации данных, результатов моделей и предоставления действенных рекомендаций для роста бизнеса.
- Внимание к деталям для обеспечения точности, согласованности и надежности данных на всех этапах анализа, отчетности и внедрения моделей.
- Опыт работы с большими наборами данных, включая их очистку, преобразование и интеграцию из различных источников для поддержки комплексного анализа.
- Умение проводить анализ первопричин и проверку гипотез для оценки эффективности data science-решений и доработки прогнозных моделей.
- Владение облачными платформами, такими как AWS, Google Cloud или Azure, для хранения, обработки данных и развертывания моделей с обеспечением масштабируемости и производительности.
- Опыт разработки и поддержки дашбордов в реальном времени для мониторинга KPI, отслеживания бизнес-показателей и предоставления инсайтов для стратегических решений.
- Способность сотрудничать с инженерами данных для обеспечения беспрепятственной интеграции процессов обработки данных и результатов моделей в производственные системы.
- Глубокое понимание концепций бизнес-аналитики и их применения для принятия стратегических решений, оптимизации операционных процессов и повышения общей эффективности бизнеса.