Data Scientist, Product Analytics — SonarSource (Sonar)

Descrizione completa

Chi è Sonar?

Sonar sta guidando il futuro dello sviluppo software agente-centrico. Come leader nella verifica e nella governance del codice AI, risolviamo un problema critico: garantire che il software generato da sviluppatori assistiti da AI o agenti autonomi sia affidabile, sicuro e manutenbile.

Integrando senza soluzione di continuità con Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini e Devin, aiutiamo oltre il 75% del software Fortune 100 costruire affidabile, affidabile, conforme. I clienti che utilizzano Sonar sono il 44% meno probabilità di segnalare un outage a causa del codice generato dall'IA.

Crediamo che la verifica del codice sia il collegamento mancante fondamentale nel Ciclo di Sviluppo Agent-Centric (AC/DC). I giganti del settore come Nvidia, ServiceNow, Booking.com, Goldman Sachs, AstraZeneca e Ford Motor Company contano su di noi per fornire una revisione indipendente, spiegabile, coerente e la governance del loro codice generato dall'IA attraverso prodotti come:

• SonarQube: la piattaforma leader mondiale per la revisione e la verifica del codice AI.
• SonarQube Foundation Agent: Attualmente il lancio delle classifiche per la riparazione di software agentic.
• SonarSweep & Sonar Context Augmentation: Fornire il contesto di livello enterprise e gli agenti vincoli devono essere veramente efficaci.

Il nostro team opera in tutto il mondo a Austin, Bochum, Dubai, Ginevra, Londra, Singapore, Tokyo e Washington D.C. Ci muoviamo con una mentalità che chiamiamo CODE:

• Impegnati ai nostri clienti e comunità.
• Obsessed con qualità.
• Deliberate nelle nostre decisioni.
• Efficace come una squadra.

Con oltre 400 milioni di dollari di ricavi e crescita redditizia e rapida, stiamo costruendo la spina dorsale della rivoluzione software AI. Se hai fame di avere un impatto, vuoi costruire ad un ritmo veloce, e pronto a lavorare in prima linea di AI, vogliamo sentire da te.

Descrizione della posizione

Operando all'interno del team Data & Insights, la vostra missione è di decodificare i comportamenti dei clienti e trasformare l'impegno del prodotto in intelligenza ad alto impatto e azione. Seguendo il divario tra l'adozione del prodotto e i dati commerciali, si costruirà una visione olistica della salute dell'utente e del valore tangibile che forniamo.

Prenderai la piena proprietà del ciclo di vita di analisi del prodotto-utilizzo. Ciò comporta l'esplorazione manuale dei dati, il test delle ipotesi e la profonda collaborazione con gli ingegneri Data e Analytics per l'architettura dei modelli di base richiesti. Il successo è definito dal rigore analitico e dalla capacità di guidare le decisioni di Go-to-Market (GTM).

Inserito nel nostro dipartimento centrale di Data & Insights, questo ruolo funge da partner strategico per la nostra organizzazione del prodotto, guidando la sinergia interfunzionale con altri dipartimenti, team di ingegneria e di data science per massimizzare il successo complessivo.

Il successo dipende dalla comprensione autentica del prodotto che stai analizzando, non solo i dati che lo stanno dietro.

Cosa farai

• Capire l'uso del prodotto . Lavorare a stretto contatto con i responsabili del prodotto (PM), costruendo una profonda comprensione del prodotto stesso, per analizzare come i clienti adottano e lo utilizzano, e identificare i modelli di impegno, utilizzo delle caratteristiche e ritenzione. per analizzare come i clienti adottano e utilizzano il prodotto, e identificare i modelli di fidanzamento, utilizzo delle funzionalità e ritenzione. • Collegare l'utilizzo ai risultati. Collegare i dati di utilizzo del prodotto ai dati del cliente e delle vendite per rivelare come l'uso riguarda l'espansione, il rischio di churn e la salute dell'account. • Definire i segnali basati sull'utilizzo. Costruire la logica dietro l'utilizzo punteggio, indicatori di salute e altre metriche che traducono il comportamento in insight che guidano l'attivazione, la ritenzione e l'espansione. • Sii proattivo. Esplora i dati dei prodotti, delle vendite e dei clienti per i risultati superficiali che nessuno ha chiesto. Anticipa la prossima domanda. • Eseguire esperimenti e convalidare. Provare quali segnali di utilizzo effettivamente prevedere i risultati, l'applicazione di metodi statistici sonori ed essere onesti circa significato e causalità. • Partner sulla base dei dati. Lavorare con gli ingegneri di dati e analisi per ottenere i dati di prodotto e di vendita nel magazzino e modellare bene. Definire i requisiti e contribuire a modelli di dati che collegano l'utilizzo del prodotto con i dati del cliente e delle vendite. • Racconta la storia. Comunicare intuizioni chiaramente agli stakeholder attraverso il contesto aziendale, e il contesto documentale, avvertimenti e decisioni in modo che il lavoro sopravviva ai handoff.

Esperienza e qualifiche • Profonda comprensione del prodotto e un track record di lavorare efficacemente con PMs, traducendo la conoscenza del prodotto e i dati di utilizzo in decisioni su cui agiscono. • Forte record di traccia analitica: qualcuno che ha influenzato in modo misurabile entrate, prodotti o decisioni GTM attraverso l'analisi, non solo ha prodotto report. • Comfort con gli ultimi strumenti AI, e l'abitudine di usarli per lavorare più velocemente e più affilato: Si rimane corrente come lo strumento si evolve e portare nuovi approcci alla squadra. • Impazienza di sviluppare: coltivate attivamente le vostre abilità, cercate feedback, e trattate nuovi strumenti e metodi come opportunità piuttosto che minacce. • Solid SQL. È possibile query indipendentemente, unire ed esplorare i dati senza aspettare qualcuno per prepararlo per voi. • Proficienza in Python per analisi, modellazione e automazione. Esperienza con ML e librerie statistiche (ad esempio scikit-learn, statsmodels) per la modellazione, la previsione e l'inferenza. • Fondazione statistica: sperimentazione, test di significato, regressione, segmentazione, previsione, e la sentenza di sapere che si applica. • Conoscenza di funzionamento di come l'utilizzo del prodotto si collega a ricavi: imbuti, coorte, ritenzione, salute del conto e le realtà di unire i dati di utilizzo del prodotto con CRM e dati di vendita. • Volontà di ottenere hands-on con la modellazione dei dati. Non c'è bisogno di essere un esperto dbt, ma devi essere comodo esplorare i dati disordinati e collaborare su (o costruire) i modelli di cui hai bisogno piuttosto che aspettare tavoli puliti. • Forte capacità di comunicazione e stakeholder: è possibile sfidare la misura debole con rispetto e fare una raccomandazione, non solo le opzioni presenti. • Proattività e autonomia: si alza la mano presto, pianificare il proprio lavoro, e cercare l'impatto senza essere chiesto.

Cultura in ufficio

Siamo intenzionali. Crediamo che le migliori squadre siano costruite nella stanza insieme. Tre giorni di ancora — lunedì, martedì e giovedì — creano il ritmo di collaborazione che rende un hub office degno di avere.

I candidati devono essere autenticamente basati nel luogo in cui il ruolo è pubblicato — se non è lì che sei oggi, siamo lieti di sostenere la delocalizzazione per la persona giusta.

Valoriamo la diversità, l'equità e l'inclusione

A Sonar, crediamo che la nostra diversità sia la nostra forza. Siamo una società globale che valorizza e rispetta diversi sfondi, prospettive e culture. Ci impegniamo a promuovere un ambiente di lavoro diversificato e inclusivo in cui tutti si sentono valorizzati e potenziati per contribuire al meglio. Siamo orgogliosi di essere un datore di lavoro pari opportunità e di accogliere tutti i candidati qualificati, indipendentemente da razza, colore, religione, sesso, identità di genere o espressione, orientamento sessuale, origine nazionale, genetica, disabilità, età, o stato veterano.

Se avete bisogno di un alloggio, contattateci all'indirizzo [email protected] .

Tutte le offerte di lavoro a Sonar sono contingenti sui risultati di un controllo completo di sfondo e verifica di riferimento effettuato prima della data di inizio.

Le domande che vengono presentate tramite agenzie o reclutatori di terze parti non saranno considerate.

Domande frequenti su questo annuncio