Senior Manager, Marketing Decision Science

О позиции

Команда Marketing Data Science & Analytics (MDSA) служит аналитическим двигателем платных медиа, SEO и ритейл-маркетинга Instacart, обеспечивая, чтобы каждый инвестиционный доллар основывался на строгом причинно-следственном измерении. Вам предстоит возглавить команду из 5 Decision Scientists и Marketing Analysts, отвечающую за аналитику платных каналов, тестирование инкрементальности, постановку целей, управление LTV и дорожную карту маркетинговых измерений. Роль обеспечивает прямой доступ к маркетинговому лидерству и регулярное участие в сессиях высшего уровня управления (MBR, SBR, Pacing Meetings).

Будет плюсом

• Опыт в consumer-facing marketplace или быстрорастущей технологической компании
• Знакомство с гео-экспериментами, байесовскими методами или фреймворками каузальной инференции
• Опыт LTV-based media оптимизации и бюджетного аллокейшн-моделирования
• Фоновый опыт в построении или реорганизации канального отчётинга и инфраструктуры пэйсинга

Условия

• Конкурентоспособная годовая зарплата CAD 198,000–209,000 (базовый оклад)
• Эквавити-гранты при найме и ежегодные refresh-гранты
• Flex First политика удалённой работы — возможность выбирать место работы
• Регулярные офлайн-ивенты для построения комьюнити
• Полный пакет льгот и страхового покрытия

Навыки

• Data Science
• Marketing Analytics
• SQL
• Incrementality Testing
• Marketing Mix Modeling
• Attribution
• LTV Modeling
• Media Mix Modeling
• Bayesian Methods
• Causal Inference
• Geo-experimentation
• Budget Allocation Modeling
• Team Management
• Leadership
• Stakeholder Management

Могут спросить на собеседовании

1. Расскажите о случае, когда ваш анализ привёл к значительному пересмотру маркетингового бюджета. Какой был процесс и какой результат?
2. Какой подход вы используете для выбора между разными методами атрибуции (MTA, MMM, инкрементальные тесты)? Приведите пример.
3. Как вы выстраиваете отношения со стейкхолдерами, которые не обладают техническим бэкграундом, но нуждаются в сложных аналитических выводах?
4. Опишите, как вы управляете приоритетами команды, когда несколько бизнес-единиц требуют аналитической поддержки одновременно.
5. Какие метрики вы используете для оценки эффективности команды Marketing Decision Science? Как вы измеряете их собственный успех?