数据科学家 at BitGo

职位描述

核心职责

• 通过分析用户行为、市场趋势和运营指标，开发并提供数据驱动的商业洞见，识别增长机会和产品优化策略。
• 设计、实施并标准化指标和仪表板，实时展示产品性能、客户参与度和业务成果。
• 与产品经理、工程师和客户成功等跨职能团队协作，将数据发现转化为可执行的建议和解决方案。
• 为BitGo多样化的产品和服务构建并自动化KPI报告系统，确保数据交付的可扩展性和一致性。
• 与产品经理合作设计并执行A/B测试，验证假设并根据实证数据优化产品构想。
• 与工程团队合作提升数据管道的可用性、完整性、准确性和可靠性，确保与业务工具和平台的无缝集成。
• 作为数据布道者，教育利益相关者进行数据驱动决策，在组织内培养分析文化，并使数据计划与业务目标保持一致。
• 对数据异常和性能瓶颈进行根因分析，确保所有系统的数据质量和运营效率。
• 开发预测模型和场景分析，以预测业务成果并支持长期战略规划。
• 与营销和销售团队合作分析客户细分、活动效果和收入趋势，为增长战略提供依据。

职位要求

• 具备数据分析经验，优先考虑SaaS或金融科技领域，专注于产品分析、商业智能或增长黑客。
• 精通SQL、Python或R进行数据操作、分析和可视化，熟悉Tableau、Power BI或Looker等工具。
• 深入理解数据管道架构，包括ETL流程、云数据平台（如Snowflake、BigQuery）和数据仓库最佳实践。
• 出色的沟通能力，能将复杂的数据发现转化为清晰、可执行的见解，供非技术利益相关者和跨职能团队理解。
• 能够在快节奏、动态环境中独立或协作工作，适应紧迫期限和不断变化的优先级。
• 熟悉敏捷方法，有按时按范围交付数据驱动项目的记录。
• 了解机器学习技术及其在业务问题中的应用，具备模型部署和监控经验。
• 强大的分析思维，能够识别大型数据集中的模式、相关性和异常，为战略决策提供依据。
• 熟悉客户分析框架，包括队列分析、漏斗分析和生命周期价值（LTV）建模。
• 优秀的问题解决能力，能批判性思考数据挑战，提出创新解决方案以提高数据质量和业务成果。
• 能够与各级利益相关者（从高管到工程师）合作，使数据计划与组织目标保持一致。
• 了解数据治理实践，包括数据质量标准、元数据管理和合规要求。
• 注重细节，致力于数据分析和报告流程的准确性。
• 能够开发和维护支持业务增长和运营效率的可扩展数据系统。
• 具备数据叙事技巧，能以引人入胜且可操作的方式向决策者展示发现。