Senior Analytics Engineer, Product

PlayOn ist die größte Plattform für Schulsport in den USA und erreicht Millionen von Fans, Eltern, Trainern und Schülerathleten über das NFHS Network, MaxPreps und GoFan. Diese Rolle gehört zum Video-Produktteam und berichtet an den Senior Director of Product. Sie ist die Datenquelle, die rohe Ereignis-, Zuschauer- und Abonnentendaten in Modelle, Metriken und Datenprodukte umwandelt, auf denen der Rest des Teams aufbaut.

Wir bewegen uns schnell und treffen Entscheidungen basierend auf Daten, aber zu viele dieser Daten existieren noch in einmaligen Abfragen und tribalem Wissen. Wir benötigen jemanden, der im Produktteam sitzt und eng mit dem zentralen Data Platform-Team zusammenarbeitet – die Standards und Praktiken übernimmt und aufrechterhält, während er Transformationsschichten und Modelle erstellt, die die Plattform für eine breitere Nutzung übernehmen kann.

Der ideale Kandidat ist ein Builder. Sie sind motiviert, skalierbare Datenprodukte zu erstellen, arbeiten eng mit Produkt- und Engineering-Teams zusammen und verwandeln komplexe Datensätze in Systeme, die bessere Entscheidungen ermöglichen. Sie genießen es, durch Unklarheiten zu arbeiten, technische Strenge mit Geschwindigkeit auszubalancieren und Lösungen zu entwickeln, die grundlegende Vermögenswerte in der gesamten Organisation werden.

Die Ergebnisse, die Sie liefern:

• Vertrauenswürdige Produktdatenbasis: Erstellen Sie wiederverwendbare Datenmodelle, Transformationsschichten und Pipelines, die die zuverlässige Quelle der Wahrheit für das Video-Produktteam werden, während Sie sich an die gemeinsamen Standards der Data Platform halten.
• Skalierbarer Experimentierrahmen: Etablieren Sie die Daten- und Analyseinfrastruktur, die es Teams ermöglicht, A/B-Tests konsistent und effizient durchzuführen, zu messen und zu iterieren.
• Produktionsbereite Datenprodukte: Liefern Sie APIs, Dashboards und Datenprodukte, die kundenorientierte Erfahrungen unterstützen und Stakeholdern vertrauenswürdige Metriken für Entscheidungen bieten.
• Zuverlässige Produkteinstrumentierung: Stellen Sie sicher, dass Ereignisverfolgung, Datenverträge, Tests und Überwachung vorhanden sind, damit das Produktverhalten genau erfasst wird und über die Zeit vertrauenswürdig bleibt.
• Prädiktive Einblicke, die Wachstum antreiben: Entwickeln Sie prädiktive und kausale Modelle, die die Prognose, Kundenbindung, Preisgestaltung und Produktstrategie verbessern.

Verantwortlichkeiten:

• Erstellen Sie Erfahrungen, die unsere Kunden lieben. Arbeiten Sie eng mit PMs, Designern und Ingenieuren im Video-Produktteam zusammen und nutzen Sie Daten, um Funktionen zu gestalten und bereitzustellen, die Athleten und deren Familien tatsächlich nutzen.
• Stärken und wachsen Sie die Datenbasis. Machen Sie die Modelle und Pipelines, die wir bereits haben, sauberer, zuverlässiger und wiederverwendbarer, bringen Sie neue Produkt-, Kunden- und Drittanbieter-Signale ein, die wir heute nicht haben, und wenden Sie Softwaredisziplin (Versionskontrolle, Überprüfung, Tests) an, damit das Team den Daten vertrauen kann und Fragen beantworten kann, die es derzeit nicht kann.
• Integrieren Sie Experimente in ein System, das skalierbar ist. Richten Sie die Daten- und Analyseebene hinter A/B-Tests ein, damit das Team Experimente schnell und konsistent entwerfen, durchführen und auswerten kann, anstatt jedes Mal die Infrastruktur neu aufzubauen.
• Richten Sie die Instrumentierung richtig am Ursprung ein. Arbeiten Sie mit Produkt und Engineering an der Ereignisverfolgung und den Datenverträgen, damit das Verhalten, das uns wichtig ist, von Anfang an genau und vollständig erfasst wird, und bauen Sie die Tests und die Überwachung, die dies aufrechterhalten.
• Versorgen Sie das Produkt mit Live-Daten-APIs. Erstellen und verwalten Sie Datenendpunkte, die echte Produkterfahrungen speisen, vom Spezifikationsprozess bis zur Produktion.
• Generieren Sie Einblicke und treiben Sie Entscheidungen voran. Wandeln Sie die wichtigen Metriken in klare, zuverlässige Einblicke und Empfehlungen um, die das Geschäft vorantreiben – indem Sie die Dashboards und Oberflächen erstellen, denen die Menschen vertrauen, um Entscheidungen zu treffen.
• Entwickeln Sie prädiktive und kausale Modelle. Entwickeln Sie prädiktive und kausale Modelle, die das Geschäft vorantreiben, von einem pLTV-Modell zur Umsatzprognose bis hin zu einem Neigungsmodell, das Rabatte zielt, ohne Einnahmen zu kanibalisieren, bis hin zu kausal-inferierenden Arbeiten, die aufzeigen, welche Verhaltensweisen tatsächlich die Kundenbindung fördern.

Qualifikationen:

• Starke SQL-Kenntnisse und Komfort im Umgang mit großen analytischen Datensätzen: komplexe Joins, Fensterfunktionen und Leistungsoptimierung in einem Cloud-Warehouse (wir verwenden Snowflake).
• Starke Datenmodellierungsinstinkte und eine nachgewiesene Erfolgsbilanz sauberer, dokumentierter, wiederverwendbarer Transformationsschichten (SQLMesh, dbt oder gleichwertig).
• Produktionsreifes Python für Modellierung, Orchestrierung und Analysen, die SQL allein nicht abdecken kann, einschließlich der Statistiken zur Erstellung eines LTV- oder Neigungsmodells und ehrlicher Überlegungen zu Kausalität versus Korrelation.
• Erfahrung in der Erstellung von Datenprodukten, auf die andere angewiesen sind: APIs, Pipelines und Dashboards, nicht nur Ad-hoc-Abfragen.
• Stakeholder-Flüssigkeit: Sie übersetzen Geschäftsfragen in Metriken, auf die sich die Menschen einigen, und beeinflussen Entscheidungen mit dem, was Sie erstellen.
• Vertrautheit mit Experimentierung und A/B-Tests, ausreichend, um die Messung und Analyse zu erstellen, auf die Tests angewiesen sind.
• Vertrautheit mit KI-unterstützten Entwicklungstools (Claude, Codex) als Teil eines modernen Workflows und eine Neigung zum Versenden, wo Geschwindigkeit wichtig ist und Perfektion der Feind des Versendens ist.
• Bonus: Hintergrund in der Datenmodellierung für analytische oder operationale Anwendungsfälle; Erfahrung mit Echtzeit- oder Streaming-Daten-Systemen; Grundlagen des ML-Engineerings wie Feature-Pipelines; Erfahrung im Sport-, Streaming- oder B2C-Abonnementbereich.

Vorteile, die wir anbieten:

• Mehrere medizinische Versicherungspläne zur Auswahl
• Zahn-, Augen-, Lebens- und Invaliditätsversicherung
• Notfallfonds für Mitarbeiter
• Unternehmensanteile (Aktienoptionen)
• Offene PTO-Richtlinie
• 401k-Plan mit Unternehmensbeitrag
• Hybrides/ flexibles Arbeitsumfeld

Hinweis: Sie müssen ein Vollzeitmitarbeiter sein, um am Gesundheitsversicherungsplan des Unternehmens teilnehmen zu können. Teilzeitmitarbeiter und Praktikanten sind nicht berechtigt, daran teilzunehmen.