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YipitData
Senior Data Product Analyst
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SQL
Automatische Übersetzung. Prüfe das Original.
Über die Stelle
Product · New York, NY (Remote-Friendly)
Bitte beachten Sie: Für diese Position können wir keine Kandidaten berücksichtigen, die derzeit oder in Zukunft eine Visabefürwortung benötigen.
ÜBER DIE ROLLE
YipitData setzt eine seiner ambitioniertesten Produktwetten um: die Entwicklung eines KI-gestützten Produkts, das die Art und Weise, wie Kunden mit Daten interagieren, revolutioniert. Diese Initiative steht im Mittelpunkt unserer Produktstrategie und stellt eine grundlegend neue Möglichkeit für Kunden dar, auf unsere Daten zuzugreifen und daraus Wert zu schöpfen.
Als Senior Data Product Analyst spielen Sie eine Schlüsselrolle bei der Verwirklichung dieser Vision. Sie verantworten den Weg von Rohdaten aus alternativen Quellen zu vertrauenswürdigen, produktionsreifen Informationen – und bestimmen, wie komplexe Datensätze strukturiert, interpretiert und letztendlich den Kunden präsentiert werden.
Diese Rolle befindet sich an der Schnittstelle von Daten, Produkt und KI. Sie arbeiten mit vielfältigen alternativen Datensätzen und entwickeln die Methoden, die diese Signale in zuverlässige Geschäftseinblicke umwandeln. Sie sind außerdem eine wichtige Autorität dafür, wie das Produkt Daten nutzt, und helfen dabei zu definieren, welche Schlussfolgerungen methodisch fundiert sind, welche Fragen mit Zuversicht beantwortet werden können und wo angemessene Leitplanken existieren sollten.
Erfolg in dieser Rolle erfordert sowohl analytische Strenge als auch eine Macher-Mentalität. Sie gedeihen in mehrdeutigen Situationen, packen Probleme ohne etablierte Spielpläne an und helfen, die Zukunft eines der strategischsten Produkte von YipitData zu gestalten. Ihre Arbeit wird direkten Einfluss darauf haben, wie Hunderte von Kunden mit unseren Daten interagieren und wie dieses Produkt im Laufe der Zeit skaliert.
WAS SIE TUN WERDEN
Datenquellen-Verantwortung & Methodikdesign
- Verantwortung für die Umwandlung von Rohdaten aus alternativen Quellen in skalierbare, KI-bereite Datenprodukte.
- Entwurf von Methoden zur Beantwortung hochwertiger Geschäftsfragen, wobei bestimmt wird, wie verschiedene Datensätze kombiniert, normalisiert und interpretiert werden sollen.
- Enge Zusammenarbeit mit Data Engineering, um Quell-Datenpipelines in saubere, gut strukturierte Datensätze mit klaren Definitionen und Dokumentationen zu formen.
- Entwicklung tiefgreifender Expertise in den Stärken, Einschränkungen, Verzerrungen und Abdeckungseigenschaften wichtiger Datensätze und Sicherstellung, dass diese Nuancen in nachgelagerten Ausgaben widergespiegelt werden.
KI-PRODUKTINTELLIGENZ & WISSENSSYSTEME
- Definition, wie das Produkt verschiedene Datensätze nutzen soll, einschließlich gültiger Abfragemuster, Randfälle, Fehlermodi und methodischer Leitplanken.
- Verantwortung für Metrikdefinitionen, Datenherkunft und Dokumentation, um sicherzustellen, dass das Produkt konsistent genaue und erklärbare Antworten liefert.
- Festlegung von Standards dafür, wie das Produkt über mehrere Datensätze hinweg Schlüsse zieht, um Überinterpretationen zu vermeiden und sicherzustellen, dass Schlussfolgerungen statistisch haltbar bleiben.
- Als letzte Instanz für methodikbezogene Änderungen, die das Produktverhalten beeinflussen.
Produktentwicklung & Kundenproblemlösung
- Übersetzung von Kundenfragen in skalierbare Methoden, Datenmodelle und Produktfunktionen.
- Erweiterung des Spektrums an Fragen, die das Produkt beantworten kann, durch Ermöglichung neuer Formen der Segmentierung, Kohortenanalyse, Verhaltensmessung und datensatzübergreifender Erkenntnisse.
- Partnerschaft mit Produkt-, Engineering- und Führungsteams zur Identifizierung neuer Datenquellen, Anwendungsfälle und Funktionen, die den kommerziellen Wert des KI-Produkts steigern.
- Mitgestaltung der Produkt-Roadmap durch Umwandlung aufkommender Kundenbedürfnisse und experimenteller Erkenntnisse in wiederholbare Produktfunktionalität.
Datenqualität & Betriebliche Exzellenz
- Koordination von Tests und Validierung von gestaffelten Datenänderungen, bevor sie in die Produktion gelangen.
- Verantwortung für Incident-Management-Prozesse bei Datenqualitätsproblemen, methodischen Änderungen und Störungen von vorgelagerten Quellen.
- Aufbau und Pflege einer Bibliothek von Qualitätsprüfungen, die auf die einzigartigen Anforderungen KI-gestützter Kundenerlebnisse zugeschnitten sind.
- Sicherstellung, dass das Produkt konsistent zuverlässige, genaue und intern konsistente Informationen für alle unterstützten Anwendungsfälle liefert.
SIE WERDEN HÖCHSTWAHRSCHEINLICH ERFOLGREICH SEIN, WENN SIE HABEN
- 3–6 Jahre Erfahrung in Data Product Management, Produktanalytik, Analytics Engineering, Data Science, Marktintelligenz, alternativen Daten oder einem eng verwandten Bereich.
- Starke Kenntnisse in SQL; Vertrautheit mit Datenpipelines, Schemaänderungen und vorgelagerten/nachgelagerten Datenabhängigkeiten.
- Erfahrung in der Verantwortung für Datendokumentation, Metrikdefinitionen oder Datenqualitätsprogramme – nicht nur in der Durchführung von Ad-hoc-Analysen.
- Nachweisbare Erfolge in der funktionsübergreifenden Koordination, idealerweise zwischen technischen Datenteams und Produkt- oder kommerziellen Stakeholdern.
- Starke Projektmanagement-Instinkte: Sie können einen Triage-Prozess leiten, eine Qualitätsbibliothek pflegen und über mehrere Stakeholder-Gruppen hinweg koordinieren, ohne den Überblick zu verlieren.
- Klare, strukturierte Kommunikation – Sie können komplexe Datenmethodikfragen in Anleitungen übersetzen, die nicht-technische Stakeholder umsetzen können.
- Nachweisbare Erfolge im Aufbau – Dinge liefern, schwierige Probleme lösen und einen klaren Fußabdruck auf den Produkten hinterlassen, an denen Sie gearbeitet haben.
- Eine unternehmerische Denkweise: Sie sind mit Mehrdeutigkeit vertraut, werden von neuen Problembereichen angetrieben und benötigen keine vollständig ausgebauten Straßen, um Fortschritte zu erzielen.
- Tiefgreifende Erfahrung mit alternativen Daten, Paneldaten oder ähnlich komplexen, nuancierten Datenquellen ist erforderlich – Sie müssen die Eigenheiten, Einschränkungen und methodischen Feinheiten dieser Datensätze verstehen und dieses Verständnis für ein KI-gesteuertes Produkt kodieren können.
- Vorerfahrung in oder Exposition gegenüber KI/ML-Produkten, LLM-basierten Agenten oder Bewertungsframeworks ist ein großes Plus.
WAS WIR BIETEN
- Wettbewerbsfähiges Grundgehalt mit umfassenden Leistungen
- Vollständig Remote-freundlich innerhalb der Vereinigten Staaten
- Flexible Arbeitszeiten und flexible Urlaubsgestaltung
- Großzügige 401(k) Übereinstimmung, Elternurlaub, Wellness-Budget und Lernkostenerstattung
- Ein wachstumsorientiertes Umfeld, in dem der Aufstieg durch Leistung – nicht durch Dienstalter – bestimmt wird
YipitData verpflichtet sich zur Chancengleichheit unabhängig von Rasse, Hautfarbe, Herkunft, Religion, Geschlecht, nationaler Herkunft, sexueller Orientierung, Alter, Familienstand, Behinderung, Geschlecht, Geschlechtsidentität oder -ausdruck oder Veteranenstatus. Wir sind stolz darauf, ein Arbeitgeber der Chancengleichheit zu sein.
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