Data Scientist, Product Analytics — SonarSource (Sonar)

Vollständige Beschreibung

Wer ist Sonar?

Sonar treibt die Zukunft der agentenzentrierten Softwareentwicklung voran. Als führender Anbieter von KI-Code-Verifizierung und -Governance lösen wir ein entscheidendes Problem: sicherzustellen, dass Software, die von KI-unterstützten Entwicklern oder autonomen Agenten erstellt wird, zuverlässig, sicher und wartbar ist.

Durch die nahtlose Integration mit Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini und Devin helfen wir über 75% der Fortune 100 dabei, vertrauenswürdige, zuverlässige und konforme Software zu erstellen. Kunden, die Sonar verwenden, haben eine um 44% geringere Wahrscheinlichkeit, einen Ausfall aufgrund von AI-generiertem Code zu melden.

Wir glauben, dass die Codeverifizierung das kritische fehlende Glied im Agent-Centric Development Cycle (AC/DC) ist. Branchenriesen wie Nvidia, ServiceNow, Booking.com, Goldman Sachs, AstraZeneca und Ford Motor Company zählen darauf, dass wir eine unabhängige, erklärbare, konsistente Überprüfung und Governance ihres KI-generierten Codes über Produkte wie:

• SonarQube: Die weltweit führende Plattform für die Überprüfung und Verifizierung von KI-Codes.
• SonarQube Foundation Agent: Derzeit Spitzenreiter bei der Reparatur von Agentic-Software.
• SonarSweep & Sonar Context Augmentation: Die Bereitstellung von Kontexten und Einschränkungen für Unternehmen muss wirklich effektiv sein.

Unser Team ist in globalen Hubs in Austin, Bochum, Dubai, Genf, London, Singapur, Tokio und Washington D.C. tätig. Wir bewegen uns mit einer Denkweise, die wir CODE nennen:

• Unseren Kunden und der Community verpflichtet.
• Besessen von Qualität.
• Absichtlich in unseren Entscheidungen.
• Effektiv als ein Team.

Mit über 400 Millionen US-Dollar Umsatz und profitablem, schnellem Wachstum bauen wir das Rückgrat der KI-Software-Revolution auf. Wenn Sie hungrig sind, etwas zu bewirken, schnell bauen und bereit sind, an der Spitze der KI zu arbeiten, möchten wir von Ihnen hören.

Positionsbeschreibung

Im Rahmen des Data & Insights-Teams besteht Ihre Mission darin, das Kundenverhalten zu entschlüsseln und die Produktbindung in wirkungsvolle, umsetzbare Intelligenz zu verwandeln. Indem Sie die Lücke zwischen Produktakzeptanz und kommerziellen Daten schließen, erstellen Sie eine ganzheitliche Sicht auf die Gesundheit der Benutzer und den greifbaren Wert, den wir bieten.

Sie übernehmen die volle Verantwortung für den Product-Usage Analytics Lifecycle. Dies beinhaltet praktische Datenerkundung, Hypothesentests und eine intensive Zusammenarbeit mit Data and Analytics Engineers, um die grundlegenden Modelle zu erstellen, die Sie benötigen. Erfolg wird durch analytische Strenge und Ihre Fähigkeit definiert, strategische Produkt- und Go-to-Market-Entscheidungen (GTM) zu steuern.

Eingebettet in unsere zentrale Data & Insights-Abteilung dient diese Rolle als strategischer Partner unserer Produktorganisation und fördert funktionsübergreifende Synergien mit anderen Abteilungen, Ingenieuren und Data Science-Teams, um den Gesamterfolg zu maximieren.

Erfolg hängt davon ab, das Produkt, das Sie analysieren, wirklich zu verstehen, nicht nur die Daten dahinter.

Was du tun wirst • Produktnutzung verstehen. Arbeiten Sie eng mit Produktmanagern (PMs) zusammen, bauen Sie ein tiefes Verständnis des Produkts selbst auf, analysieren Sie, wie Kunden es annehmen und verwenden, und identifizieren Sie Muster in Bezug auf Engagement, Funktionsnutzung und Aufbewahrung. Analysieren Sie, wie Kunden das Produkt annehmen und verwenden, und identifizieren Sie Muster in Bezug auf Engagement, Funktionsnutzung und Aufbewahrung. • Verbinden Sie die Nutzung mit den Ergebnissen. Verknüpfen Sie Produktnutzungsdaten mit Kunden- und Verkaufsdaten, um zu zeigen, wie sich die Nutzung auf Expansion, Abwanderungsrisiko und Kontogesundheit bezieht. • Definieren Sie nutzungsbasierte Signale. Bauen Sie die Logik hinter Nutzungs-Scoring, Gesundheitsindikatoren und anderen Metriken auf, die das Verhalten in Erkenntnisse übersetzen, die Aktivierung, Beibehaltung und Erweiterung vorantreiben. • Seien Sie proaktiv. Erkunden Sie Produkt-, Verkaufs- und Kundendaten zu Oberflächenbefunden, nach denen niemand gefragt hat. Erwarten Sie die nächste Frage. • Führen Sie Experimente durch und validieren Sie. Testen Sie, welche Nutzungssignale tatsächlich Ergebnisse vorhersagen, indem Sie solide statistische Methoden anwenden und ehrlich über Bedeutung und Kausalität sind. • Partner auf der Datengrundlage. Arbeiten Sie mit Data and Analytics Engineers zusammen, um Produkt- und Verkaufsdaten in das Lager zu bringen und gut zu modellieren. Definieren Sie Anforderungen und tragen Sie zu Datenmodellen bei, die die Produktnutzung mit Kunden- und Verkaufsdaten verbinden. • Erzählen Sie die Geschichte. Geben Sie den Stakeholdern im gesamten Unternehmen klare Einblicke und dokumentieren Sie Kontext, Vorbehalte und Entscheidungen, damit die Arbeit die Übergaben übersteht.

Erfahrung und Qualifikationen • Tiefes Produktverständnis und eine Erfolgsbilanz bei der effektiven Arbeit mit PMs, bei der Umsetzung von Produktwissen und Nutzungsdaten in Entscheidungen, auf die sie reagieren. • Starke analytische Erfolgsbilanz: Jemand, der Umsatz-, Produkt- oder GTM-Entscheidungen durch Analyse messbar beeinflusst hat, hat nicht nur Berichte erstellt. • Komfort mit den neuesten KI-Tools und die Gewohnheit, sie zu verwenden, um schneller und schärfer zu arbeiten: Sie bleiben auf dem neuesten Stand, wenn sich das Tooling weiterentwickelt und bringen neue Ansätze in das Team. • Entwicklungsbereitschaft: Sie erweitern aktiv Ihre Fähigkeiten, suchen Feedback und behandeln neue Werkzeuge und Methoden als Chancen und nicht als Bedrohungen. • Solides SQL. Sie können Daten unabhängig abfragen, beitreten und erkunden, ohne darauf zu warten, dass jemand sie für Sie vorbereitet. • Kenntnisse in Python für Analyse, Modellierung und Automatisierung. Erfahrung mit ML und statistischen Bibliotheken (z. B. scikit-learn, statsmodels) für Modellierung, Vorhersage und Inferenz. • Statistische Grundlage: Experimentieren, Signifikanztests, Regression, Segmentierung, Prognose und das Urteil, um zu wissen, was gilt. • Wissen darüber, wie sich die Produktnutzung mit dem Umsatz verbindet: Trichter, Kohorten, Aufbewahrung, Kontozustand und die Realitäten der Verbindung von Produktnutzungsdaten mit CRM- und Verkaufsdaten. • Bereitschaft, sich mit Datenmodellierung zu beschäftigen. Sie müssen kein DBT-Experte sein, aber Sie müssen sich wohl fühlen, unordentliche Daten zu erforschen und eine Partnerschaft mit den Modellen einzugehen, die Sie benötigen, anstatt auf saubere Tische zu warten. • Starke Kommunikation und Stakeholder-Fähigkeiten: Sie können schwache Messungen respektvoll herausfordern und eine Empfehlung abgeben, nicht nur Optionen präsentieren. • Proaktivität und Autonomie: Sie heben Ihre Hand früh, planen Ihre eigene Arbeit und suchen nach Wirkung, ohne gefragt zu werden.

In-Office-Kultur

Das ist unsere Absicht. Wir glauben, dass die besten Teams gemeinsam im Raum gebaut werden. Drei Ankertage - montags, dienstags und donnerstags - schaffen den Kollaborationsrhythmus, der ein Hub-Office wert macht.

Die Kandidaten müssen wirklich an dem Ort ansässig sein, an dem die Rolle veröffentlicht wird - wenn Sie heute nicht dort sind, unterstützen wir gerne den Umzug für die richtige Person.

Wir legen Wert auf Vielfalt, Gerechtigkeit und Inklusion

Bei Sonar glauben wir, dass unsere Vielfalt unsere Stärke ist. Wir sind ein globales Unternehmen, das unterschiedliche Hintergründe, Perspektiven und Kulturen schätzt und respektiert. Wir setzen uns für ein vielfältiges und integratives Arbeitsumfeld ein, in dem sich jeder geschätzt und befähigt fühlt, sein Bestes zu geben. Wir sind stolz darauf, ein Arbeitgeber für Chancengleichheit zu sein und begrüßen alle qualifizierten Bewerber, unabhängig von Rasse, Hautfarbe, Religion, Geschlecht, Geschlechtsidentität oder -ausdruck, sexueller Orientierung, nationaler Herkunft, Genetik, Behinderung, Alter oder Veteranenstatus.

Wenn Sie eine Unterkunft benötigen, kontaktieren Sie uns bitte unter [email protected].

Alle Beschäftigungsangebote bei Sonar hängen von den Ergebnissen einer umfassenden Hintergrundprüfung und Referenzüberprüfung ab, die vor dem Startdatum durchgeführt wurden.

Bewerbungen, die über Agenturen oder Drittanbieter eingereicht werden, werden nicht berücksichtigt.

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