Científico de Datos para Experiencia del Consumidor en Spotify, Estocolmo

Descripción

Spotify está buscando un científico de datos para unirse al equipo de Experiencias de plataforma y socios para las oficinas de Estocolmo (Suecia).

El equipo es responsable de todas las experiencias del consumidor de Spotify fuera de las aplicaciones móviles principales.

El enfoque es en áreas como computadoras de escritorio, televisores, altavoces, asistentes de voz, automóviles, dispositivos portátiles e integraciones de aplicaciones de socios para que Spotify esté disponible dondequiera que estén los usuarios.

Estudiarás el comportamiento de los usuarios, evaluarás iniciativas críticas y experimentarás con nuevas funciones.

Sobre todo, tu trabajo afectará a la forma en que el mundo experimenta la música y los podcasts.

Responsabilidades

• Cooperar con equipos multifuncionales de científicos de datos, investigadores de usuarios, directores de productos, diseñadores e ingenieros apasionados por la experiencia de consumidor en todas las plataformas y socios.
• Realizar análisis de grandes conjuntos de datos para extraer información impactante sobre el comportamiento del usuario que ayudará a impulsar decisiones de diseño y productos.
• Comunicar conocimientos y recomendaciones a socios externos.
• Ser un socio clave en el trabajo para desarrollar la estrategia de ubicuidad para que ser relevantes en la vida diaria de los consumidores.
• Ser parte de la construcción de la experiencia de Spotify de próxima generación fuera de las aplicaciones nativas.
• Trabajar en estrecha colaboración con socios externos.
• Ser creativo para comprender cómo poder construir, realizar experimentos y aprender de nuevas plataformas y experiencias de productos.

Requisitos

• Experiencia relevante, con un título en estadística, matemáticas, informática, ingeniería, economía u otra área temática cuantitativa.
• Fuertes habilidades interpersonales y cómod@ trabajando con múltiples partes interesadas.
• Comprender y abordar problemas vagamente definidos y obtener respuestas relevantes y conocimientos impactantes.
• Habilidades de codificación (por ejemplo, Python, Java o Scala).
• Experiencia en herramientas de análisis (como Pandas, R, SPSS, SQL o Hadoop).
• Competencia estadística (como modelos de regresión, pruebas a / b, pruebas de significación, etc.).

Beneficios