Senior Data Scientist (Growth)

Удаленно

О Dwelly

Dwelly — британская платформа для сдачи в аренду и управления недвижимостью с использованием ИИ, которая растет за счет стратегии агрессивного поглощения агентств недвижимости. Компания использует два направления: i) приобретение существующих агентств недвижимости, фактически покупая их портфели арендодателей с высокой степенью удержания и регулярным доходом, и ii) создание передовых технологий для автоматизации управления арендаторами, платежами и послеремонтным обслуживанием недвижимости. Компания беспрепятственно интегрирует услуги ИИ для автоматизации всех бизнес-процессов в традиционных агентствах недвижимости, интегрируя их в технологичную цифровую платформу для сдачи в аренду в течение двух месяцев, чтобы кардинально улучшить пользовательский опыт и повысить эффективность бизнеса.

Мы — быстрорастущая, ориентированная на продукт компания, поддерживаемая инвесторами высшего уровня и руководимая командой с глубоким опытом в сфере недвижимости, технологий и операций.

Краткое описание позиции

Мы запускаем направление Growth как отдельное направление — всё, что увеличивает количество единиц на платформе и доход на единицу. Вы будете первым специалистом по данным в нем, отвечая за аналитическую повестку дня совместно с коммерческими и продуктовыми руководителями, а не просто выполняя запросы на составление диаграмм. Роль партнера по мышлению: предлагайте гипотезы, спорьте о приоритетах, говорите, когда план не сработает, а затем создавайте то, что его подтвердит.

Примечание о названии. Мы всегда запрашивали у наших аналитиков статистику, реальное программирование, конвейеры данных и скромный ML — мы просто никогда этого не записывали. Теперь мы называем эту должность так, как ее называет рынок. Если «Data Scientist» означает исследовательское кресло с готовым к использованию набором функций, то это не оно. Если это означает переход от необработанных «грязных» данных к принятию решений без ожидания кого-либо, то это именно оно.

Обычное агентство недвижимости почти ничего не знает о своем бизнесе: CRM с именами, банковская выписка и память того, кто там работает дольше всех. У нас другая ситуация. В портфеле агентств мы храним годы разговоров с арендодателями и арендаторами, каждую работу по управлению имуществом с полной записью того, что пошло не так, каждый платеж и задолженность, а также тысячи часов звонков. Большая часть этого — неструктурированные данные, которые до недавнего времени означали невозможность использования. С помощью LLM это становится набором функций — и это меняет класс вопросов, на которые мы можем ответить. Ни одно агентство на острове не может этого сделать, и немногие proptech-компании могут.

Почему это круто: набор данных, который никто другой на этом рынке не может воспроизвести — годы разговоров, работ, платежей и звонков, а также разрешение использовать LLM для всего этого; опытные основатели, которые уже прошли этот путь (создали PIK Arenda), и теперь значительная привлекательность уже показана в Великобритании; большой, но компактный и хорошо капитализированный рынок из 20 тысяч агентств на острове; Growth начинается сейчас, поэтому вы определяете повестку дня и метрики, а не наследуете устаревшие дашборды; и мы сейчас на пути от 0 к 1, затем будет масштабирование 1 → N, поэтому есть возможность увидеть, как компании разных стадий растут и развиваются.

Основные обязанности

1. Раннее предупреждение об оттоке

• Раннее предупреждение об оттоке, указывающее причину, а не только риск. Объедините задолженности, нарушения SLA по работам и события, связанные с арендой, с намерениями и настроениями, извлеченными из разговоров и записей звонков. Отделите арендодателя, который продает квартиру, от того, которого мы потеряли из-за неудачного ремонта бойлера — разные стратегии, один идет на удержание, другой прямо в воронку продаж — и укажите сумму денег для каждой причины, чтобы операционный отдел мог честно расставить приоритеты.

2. Расширение доли рынка

• Превратите долю рынка из анекдота в опрос в ранжированный список звонков. Арендодатели держат примерно 60 объектов недвижимости вне платформы на каждые 100, которые они размещают у нас. Оцените скрытый портфель каждого арендодателя, ранжируйте по ожидаемому количеству выигранных единиц, затем проанализируйте полученные записи звонков, чтобы понять, почему они отказали — именно там обычно появляется новый продукт.

3. Ценообразование и эластичность

• Найдите ценовую чувствительность базы арендодателей. Наши приобретенные агентства взимают совершенно разные сборы. Реконструируйте, что фактически взимается, оцените эластичность по сегментам, рекомендуйте максимальное обоснованное повышение — затем придерживайтесь собственного прогноза оттока и скорректируйте модель. Тот же механизм расставляет приоритеты для задолженности по пересмотру арендной платы по ожидаемым суммам.

4. Андеррайтинг гарантии аренды

• Андеррайтинг гарантии аренды на основе нашей собственной книги убытков. Вероятность дефолта и серьезность убытков на основе нашей истории задолженностей и взысканий, реальное ценообразование, правила соответствия требованиям и мониторинг, которые заблаговременно выявляют ухудшение ситуации в книге.

5. Эксперименты по росту

• Сделайте эксперименты по росту действительно читаемыми. Продукты для арендаторов, опциональные платежные потоки, пути апселла и последовательности исходящих сообщений — разработанные с учетом удержаний, мощности и оценки прироста, а не диаграммы «до и после».

6. Слой данных Growth

• Управляйте слоем данных Growth. Конвейеры из базы данных платформы, платежей, коммуникаций, транскриптов звонков и работ по управлению имуществом; дерево метрик, от которого все отталкиваются; и оценочный механизм для извлечения LLM, потому что классификатор, который никто не измерял, — это слух.

Квалификация и предпочтительный опыт

• Отличные коммуникативные навыки и свободное владение английским языком.
• Высшее образование.
• Мышление стартапера: устойчивость, адаптивность и способность преуспевать в быстро меняющейся среде.
• Клиентоориентированный подход: ориентация на предоставление ценности конечным пользователям или клиентам.
• Сильные навыки решения проблем – способность логически подходить к вызовам и предлагать практические решения.
• 5+ лет опыта работы на должности DA / DS.
• Обладайте высоким уровнем самостоятельности и набором навыков «full-stack аналитика», ожидаемых от Senior DA.
• Пишите на Python и SQL и создавайте собственные конвейеры (dbt или аналогичные). Инженерия данных — часть работы, а не смежная.
• Обладайте реальной статистической глубиной: проектирование экспериментов, причинно-следственная связь без рандомизации (diff-in-diff, matching, synthetic control), анализ выживаемости, эластичность. Вы сами предложите оговорку, прежде чем кто-то другой ее найдет.
• Применяйте прагматичный ML — склонность к оттоку, прирост, ценообразование, простое прогнозирование. Для текущего состояния мы предпочитаем хорошо откалиброванную логистическую регрессию в производстве, чем градиентный бустинг в ноутбуке.
• Свободно владейте LLM для работы с «грязным» текстом и аудио, и знайте, как создавать наборы оценок, чтобы доказать, что выходные данные заслуживают доверия.
• Комфортно читайте бэкенд-код и самостоятельно извлекайте данные, когда никто их не подготовил.
• Работайте как партнер по мышлению с бизнесом и продуктом — формируйте собственное мнение и настаивайте на своем. Не исполнитель.
• Приветствуется: опыт ценообразования или андеррайтинга финансового продукта — страховка, гарантия, кредит — на основе ваших собственных данных об убытках; удовольствие от того, что вы являетесь первым аналитиком в направлении и определяете дерево метрик с нуля; и нравится разговаривать с управляющими директорами и агентами и изучать предметную область из первых рук, а не только через базу данных.

Компенсация и льготы:

• Конкурентоспособная заработная плата с возможностью получения опционов на акции в зависимости от производительности, признавая исключительный вклад в наш успех в интеграции.

Каково это — быть Dwell-er'ом?

Что мы предлагаем — это не модный офис или статичное рабочее место. Вместо этого это решение одной из самых сложных проблем в мире в крупнейшей потребительской индустрии мира (жилая аренда), чтобы улучшить опыт для >30% домохозяйств (>5 млн в Великобритании и >100 млн, включая ЕС и США), которые живут в арендованных домах.

Это разрушение крупнейшей, самой антикварной отрасли в мире с одной из самых сильных операционных и технических команд в Великобритании и ЕС. Мы много работаем и стремимся к чрезвычайно амбициозным результатам. Но мы хотим, чтобы люди гордились тем, что они создали, и могли однажды оглянуться и сказать: «Черт возьми, это сделал я».

• Клиентоориентированность вместо конкурентного фокуса
• Страсть к изобретениям
• Операционное совершенство
• Долгосрочное мышление