Principal GTM Operations Analyst

О позиции

Мы ищем Principal Analyst в команду GTM Intelligence — Applied Science внутри глобального подразделения GTM Operations & Strategy MongoDB. Вы станете техническим лидером, определяющим направление разработки нашего портфеля GTM-моделей, и лично возглавите наиболее ответственные программы — от постановки задач со стейкхолдерами уровня SVP до внедрения рабочих процессов, дашбордов и готовых к презентации руководству решений, меняющих операционную модель полевых команд. Роль полностью удалённая с поддержкой глобальных стейкхолдеров across регионов и функций GTM.

Чем заниматься

• Управлять портфелем моделей и дорожной картой одной или нескольких доменов, принимая решения о развитии, устаревании или инвестировании на основе измеримого бизнес-влияния
• Выступать старшим аналитическим партнёром для руководства GTM, формируя вопросы для исследования, а не только способы их ответа
• Преобразовывать GTM-вопросы в аналитические проекты совместно с командами Sales Strategy, Central Analytics и руководством продаж
• Структурировать неоднозначные бизнес-вопросы в гипотезы, аналитические планы и чёткие рекомендации для топ-менеджмента (SVP, RVP)
• Разрабатывать и поддерживать статистические и ML-модели для прогнозирования, назначения территорий и приоритизации сделок
• Создавать и обслуживать масштабируемые data pipelines (SQL/Python) на основе данных Salesforce, использования продукта, транскриптов звонков и маркетинговых сигналов
• Вести флагманские программы: Forecasting 3.0 / Atlas Forecasting Calculator, Customer 360 Revamp, GTM Metrics 3.0, оптимизация территорий
• Построить и управлять self-serve аналитическими активами (Sigma workbooks, curated datasets) для бизнеса
• Проектировать эксперименты, holdout группы и каузальный анализ для измерения ревеню и эффективности моделей
• Подготовлять concise, executive-ready нарративы (memo, scorecards, QBR/MBR контент) с рекомендациями
• Проводить рабочие сессии со стейкхолдерами для согласования сценариев и внедрения рекомендаций в операционные ритмы
• Определять стандарты тестирования, мониторинга, документации и change management для GTM-моделей
• Наставлять аналитиков и дата-сайентистов, повышать уровень технической строгости в командах

Что ждут

• 8–12+ лет опыта в аналитике, sales operations, data science или стратегии/консалтинге с поддержкой B2B/SaaS GTM-команд
• Доказанный опыт полного цикла сложных аналитических проектов (scoping → production deployment → stakeholder adoption), предпочтительно в forecasting, segmentation/territory design или deal scoring
• Опыт ведения многоквартальных межфункциональных аналитических программ и влияния на исполнительные решения без прямого подчинения
• Опыт определения технического направления или стандартов для команды или портфеля production-моделей
• Прямой опыт работы с коммерческим стейкхолдерами высокого уровня и трансформацией аналитики в конкретные решения
• Продвинутый SQL и сильный Python для data wrangling, feature engineering, статистического/ML моделирования
• Опыт работы с большими наборами данных из CRM (Salesforce), product usage, marketing/sales engagement tools
• Опыт работы с современными BI/аналитическими средами (Sigma, Looker, Tableau) и построением self-serve активов
• Твёрдое понимание статистического мышления (sampling, backtesting, lift/impact measurement) и практики валидации моделей
• Опыт в A/B-тестировании и causal inference (holdout design, difference-in-differences, regression discontinuity)
• Опыт с forecasting и time-series моделями
• Способность декомпозировать неоднозначные бизнес-вопросы в структурированные аналитические планы с assumptions, risks, trade-offs
• Сильные письменные и вербальные коммуникативные навыки: объяснение сложных моделей простым языком для non-technical стейкхолдеров
• Bias toward action и ownership: готовность давать рекомендации в условиях неопределённости и итерировать по мере поступления новых данных

Будет плюсом

• Опыт в Sales Operations / Revenue Operations или GTM Strategy в быстрорастущей SaaS-компании
• Опыт коммерческого применения NLP/LLMs (call transcript analytics, opportunity notes analysis)
• Знакомство с экосистемой MongoDB (Atlas, GTM motions, sales process) или аналогичных cloud data платформ
• Опыт участия в cross-functional программах: Customer 360, self-serve analytics initiatives, GTM data/metrics standardization

Условия

• Работа в глобально распределённой команде MongoDB, лидера рынка в области NoSQL databases и облачных платформ
• Возможность определять техническое направление для ключевых GTM-инициатив компании
• Взаимодействие с высшим руководящим составом (SVP, RVP level) и влияние на стратегические решения
• Возможность менторства аналитиков и дата-сайентистов, развитие технических стандартов в организации
• Конкурентная компенсация и пакет бенефиций MongoDB (affinity groups, parental leave policy, wellness support)
• Удалённая работа с гибкостью по локациям в Канаде (Alberta, BC, Manitoba, Nova Scotia, Ontario, Quebec)
• Команда builders и innovators с культурой технической строгости, peer review и knowledge sharing
• Доступ к передовой инфраструктуре данных: MongoDB Atlas, multi-cloud platform

Навыки

• SQL
• Python
• Machine Learning
• Statistical Modeling
• Data Engineering
• Salesforce
• BI Tools
• Tableau
• Looker
• Sigma
• A/B Testing
• Causal Inference
• Time Series Analysis
• Forecasting
• Feature Engineering
• Data Pipelines
• Executive Communication
• Cross-functional Collaboration
• Mentorship
• Change Management
• NLP
• LLMs

Могут спросить на собеседовании

1. Расскажите о проекте, где вы вели сложный аналитический проект от scoping до production deployment. Как вы обеспечивали adoption со стороны бизнеса?
2. Как вы подойдете к формулировке гипотезы и аналитического плана для неоднозначного бизнес-вопроса от executive стейкхолдера?
3. Опишите ваш опыт проектирования и проведения экспериментов (A/B, holdout). Как вы измеряли causal impact результатов?
4. Как вы выстраиваете коммуникацию с non-technical стейкхолдерами при презентации сложных моделей и их ограничений?
5. Опишите ситуацию, когда вам пришлось влиять на решение без формальной власти над лицами, принимающими решения.