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Launch Legends
RevenueCat
Data Scientist Senior
À distanceÉtats-Unis
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PythonSQLPostgreSQLAWSGo
Traduction automatique. Consultez l’original.
Le rôle
RevenueCat offre aux entreprises d'applications l'infrastructure et les outils nécessaires pour créer, exécuter et améliorer leur monétisation. Depuis notre sortie du programme YC's S18, nous sommes devenus la plateforme de monétisation par défaut pour le mobile.
Nous sommes présents dans 50%+ des nouvelles applications à abonnement lancées, nous traitons plus de 16 milliards de dollars de volume d'achats annuels, et nous aidons tout le monde, du développeur solo à l'équipe mobile de OpenAI, à comprendre et à accroître ses revenus.
Nous sommes une équipe remote-first de plus de 150 personnes réparties dans plus de 25 pays, guidée par des valeurs que nous pratiquons réellement : Obsession Client, Toujours Livrer, Assumer la Responsabilité, et Équilibre.
Ce poste ne convient pas à tout le monde. Les systèmes que vous construirez ici gèrent des milliards de dollars et touchent des centaines de millions d'utilisateurs finaux, et nous ne prenons pas cela à la légère. Vous devrez travailler dur et maintenir un niveau d'exigence élevé pour ce que vous livrez, aux côtés de certaines des personnes les plus brillantes et les plus déterminées avec qui vous ayez jamais travaillé. Si cela vous semble énergisant plutôt qu'épuisant, continuez à lire.
Nous recherchons un(e) Data Scientist Senior, profondément axé(e) produit et très proactif(ve).
Ce n'est pas un poste pour quelqu'un qui attend des questions parfaitement définies ou qui travaille en vase clos. Nous recherchons une personne qui examine activement nos données, comprend les points de friction de nos clients, identifie les opportunités et fait avancer les idées.
Vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes Produit, Ingénierie et Analyse pour définir ce que nous construisons, pourquoi nous le construisons et comment nous mesurons le succès. Votre travail alimentera directement des fonctionnalités destinées aux clients, telles que la prédiction du LTV, l'expérimentation et la signification statistique, le benchmarking, et des produits entièrement nouveaux basés sur les données que nous n'avons pas encore construits.
Vous devrez apporter des idées, étayées par des analyses et des hypothèses claires, et influencer la direction du produit par le biais des données.
Notre stack de données comprend un Python backend, des bases de données de production PostgreSQL, Snowflake, dbt, et AWS.
Ce que vous ferez
- Explorer de manière proactive les données de RevenueCat pour identifier les problèmes clients, les opportunités et les paris produit.
- Traduire des problèmes et des questions produit et business ambigus en analyses, modèles et recommandations clairs.
- Collaborer avec les Product Managers pour définir les feuilles de route, pas seulement pour les exécuter.
- Concevoir, construire et livrer des modèles prédictifs et descriptifs de qualité production qui alimentent les fonctionnalités destinées aux clients.
- Définir et évaluer des approches statistiques pour l'expérimentation, le benchmarking et la prévision.
- Communiquer les insights de manière claire et persuasive à des publics techniques et non techniques, en mettant l'accent sur l'impact client.
- Itérer continuellement sur les modèles et les fonctionnalités livrés en fonction de l'utilisation réelle et des retours.
Ce rôle implique une réelle prise de responsabilité. Vous ne soutiendrez pas seulement les décisions, vous contribuerez à les orienter.
Votre profil
Vous êtes un(e) Data Scientist Senior qui se soucie profondément de l'impact et des résultats produit.
En termes de compétences, vous apportez :
- + de 5 ans d'expérience en tant que Data Scientist.
- Solides compétences en SQL et aisance avec la modélisation de données.
- Expérience dans la construction et le déploiement de modèles prédictifs et descriptifs en production.
- Expérience dans l'écriture ou la collaboration sur du code Python prêt pour la production.
- Une solide compréhension des statistiques et de l'expérimentation, idéalement incluant les approches bayésiennes.
- La capacité à expliquer clairement des idées et des résultats complexes à des publics variés.
Vous vous reconnaissez dans plusieurs de ces points :
- Vous êtes très proactif(ve) et avez des opinions tranchées, et vous êtes à l'aise pour faire avancer des idées.
- Vous aimez travailler avec des données réelles, parfois désordonnées, et des informations imparfaites.
- Vous vous souciez davantage de créer de la valeur pour le client que de l'élégance académique.
- Vous êtes à l'aise pour opérer dans l'ambiguïté et construire une structure là où il n'y en a pas.
- Vous aimez travailler en étroite collaboration avec les équipes Produit et influencer les décisions.
- L'écosystème des abonnements grand public vous passionne et vous êtes curieux(se) de savoir comment les développeurs gagnent de l'argent.
À quoi ressemble le succès
Au cours du premier mois, vous
- Comprendrez nos modèles de données.
- Ferez connaissance avec l'équipe.
- Vous familiariserez avec le travail en cours sur les fonctionnalités de données.
- Implémenterez et livrerez votre premier projet.
Au cours des 3 premiers mois, vous
- Contribuerez de manière significative à la livraison d'une fonctionnalité de données à des milliers de développeurs.
- Collaborerez avec nos équipes Produit, Analyse et Ingénierie pour améliorer nos pipelines de données pour les fonctionnalités de data science.
- Lancerez vos propres explorations dans nos données pour satisfaire votre curiosité.
Au cours des 6 premiers mois, vous
- Prendrez en charge une ou plusieurs fonctionnalités clés basées sur les données, de bout en bout.
- Influencerez la feuille de route des fonctionnalités de données avec des propositions claires et basées sur les données.
- Serez un partenaire de référence pour les équipes produit en matière de prise de décision basée sur les données.
Au cours des 12 premiers mois, vous
- Proposerez et dirigerez des initiatives produit entièrement nouvelles basées sur les données.
- Repousserez les limites de la manière dont RevenueCat utilise les données pour aider les développeurs à augmenter leurs revenus.
- Contribuer à façonner le fonctionnement de la data science chez RevenueCat à mesure que la fonction se développe.
Processus d'entretien chez RevenueCat
Notre processus d'entretien est rigoureux à dessein. Nous voulons nous assurer que chaque personne que nous recrutons est réellement enthousiaste à l'idée de ce travail, alignée avec notre façon de fonctionner et prête à répondre à nos exigences élevées en matière de performance. Vous vous demandez à quoi cela ressemble concrètement ? Lisez notre article de blog sur la manière dont nous recrutons chez RevenueCat, y compris des conseils pour vous aider à réussir.
Plus sur notre façon de travailler :
- Comment nous abordons le recrutement et la conception d'équipe : Building a Winning Team
- Les valeurs qui guident notre travail : Our Values
- Comment nous travaillons en équipe à distance : How We Work Remotely at RevenueCat
- Ce à quoi s'attendre de notre processus d'entretien : Interview Expectations
- Ce à quoi s'attendre en matière de rémunération et d'emploi : Employment FAQ
Ce que nous offrons
- Un capital (equity) compétitif dans une startup en forte croissance, série C, soutenue par des investisseurs de premier plan, dont Y Combinator.
- Fenêtre de 10 ans pour exercer les options d'achat d'actions acquises.
- Un environnement entièrement à distance conçu autour de l'autonomie et de la flexibilité.
- 4-5 semaines de congés flexibles par an.
- Bureau payé dans un espace de coworking.
- Budget pour l'espace de travail et bourse pour l'apprentissage continu.
Plus d’opportunités avec un seul profil
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