Staff Economist, Marketplace Experimentation
Мы ищем опытного экономиста, который сможет трансформировать наш подход к измерению ценности на ключевых двусторонних маркетплейсах Bolt, решая сложные задачи, такие как сетевые эффекты, для оптимизации ценообразования, подбора пар и комиссий. Вы будете полностью отвечать за эксперименты на маркетплейсах, обеспечивая корректный дизайн тестов и стимулируя НИОКР для разработки новых методов согласования целей и измерения долгосрочного воздействия.
Локации: Таллин, Эстония | Берлин, Германия
О роли
Вы будете полностью отвечать за наш подход к измерению влияния команд маркетплейсов и трансформировать его.
Эксперименты на маркетплейсах представляют уникальную сложность, поскольку взаимодействия клиентов вызывают сетевые эффекты, которые нарушают традиционные предположения A/B-тестирования. Хотя в настоящее время мы используем дизайн тестов switchback, он имеет ограничения, такие как более низкая статистическая мощность, побочные эффекты и ограниченная фокусировка на краткосрочных результатах.
Ваша работа будет влиять на ключевые бизнес-решения по всей компании, такие как корректировка цен на поездки для балансировки спроса и предложения, эффективное сопоставление райдеров и водителей, а также установление привлекательных комиссий за доставку.
Основные задачи и обязанности
- Сотрудничайте с командами маркетплейсов по всей компании для оптимизации чувствительности и скорости их switchback-тестов.
- Предоставляйте командам стандартизированные рекомендации по сетевым эффектам и выбору правильных методов измерения.
- Стимулируйте НИОКР для углубления нашего понимания динамики маркетплейсов и внедрения новых методов измерения долгосрочного воздействия.
- Предоставляйте концепции (proof-of-concepts), достаточно четкие для инженеров, чтобы они могли платформенізировать и масштабировать их по всей компании.
О вас:
- Сильный опыт (PhD или эквивалентный опыт) в применении эконометрической или статистической теории к бизнес- или политическим решениям.
- Умение эффективно работать в высококоллаборативной среде для понимания специфических контекстных задач команд и совместной работы с ними над поиском и разработкой решений.
- Подтвержденный опыт применения методов причинно-следственного вывода (causal inference) к реальным продуктовым или политическим решениям, с как минимум теоретическим пониманием двусторонних маркетплейсов.
- Умение читать и применять методы из исследовательских статей: вы сможете перейти от математической нотации статьи к рабочему proof-of-concept на Python.
- Самостоятельность в определении собственной дорожной карты и ее реализации — вы будете иметь сильную поддержку и контекст на этом пути.
- Опыт работы с data science в больших масштабах с использованием инструментов big data, таких как Spark/Databricks.
- Опыт — это здорово, но мы действительно ищем драйв, интеллект и честность. Поэтому, даже если вы не соответствуете всем критериям, пожалуйста, рассмотрите возможность подачи заявки!
Что вы будете делать / Команда
Применяйте свой опыт в эконометрике/причинно-следственном выводе к работе по экспериментированию на маркетплейсах, сотрудничая с командами маркетплейсов для оптимизации дизайна тестов и измерения долгосрочного воздействия.