Applied Data Science & Insights Leader - GTM Intelligence Solutions and Technical Success

GTM Intelligence 및 Technical Success 인사이트 제품 로드맵 정의 및 리드. Technical Success용 데이터 사이언스 기반 구축(핵심 지표, 고객 건강 정의, 개입 효과 측정, 플레이북 분석). 채택 가능성 예측 모델 개발. 고객 건강, 확장 가능성, 이탈 위험, 채택 깊이, 유즈케이스 적합성, 개입 효과에 대한 예측 및 인과 모델 구축. next-best-action 시스템 설계 및 추천 근거 설명. Technical Success와 함께 플레이북/액션 정의, 액션 추적 계측, 성과 측정. 고객 세분화 및 벤치마킹 프레임워크 개발. 현업 워크플로우에 내장된 확장 가능한 인사이트 제품 구축. 현장 피드백과 계정 패턴을 Product/GTM 추천으로 전환. Data Engineering 및 RevOps와 협업해 Salesforce, support signals, revenue, qualitative feedback를 잇는 데이터 기반 강화. 분석 품질, 검증, 데이터 품질, 인과 평가 기준 유지. 팀 운영 리듬 설계, 채용, 멘토링, 품질 리뷰 수행.

필수: applied data science, analytics, machine learning, quantitative strategy 또는 유사 분야 10년 이상 경험. SQL과 Python에 대한 깊은 기술 역량. 통계 모델링, causal inference, machine learning, customer segmentation, churn/health modeling, recommendation systems 경험. propensity score modeling, uplift modeling 또는 유사 인과 기법 경험. GTM, sales, customer success, technical success, growth, enterprise SaaS용 프로덕션/워크플로우 내장형 데이터 제품 구축 경험. 모호한 문제를 반복 가능한 모델·도구·지표로 전환하는 제품 감각과 비즈니스 판단력. 복잡한 분석을 명확한 권고로 정리하는 커뮤니케이션 역량. Product, Engineering, Technical Success, Sales, RevOps, Finance, Data Engineering과의 협업 역량. 빠르게 변하는 환경에서 자율적으로 일한 경험. 다인원 데이터 사이언스 이니셔티브의 기술 리드 또는 팀 리딩/멘토링 경험. 채용·육성·유지 및 협업적 고책임 문화 조성 역량. 정량 분야 석사 이상 또는 동등한 실무 경험. 우대: 명시되지 않음.