Data Scientist, Mail

Хотите с помощью data science влиять на то, как один из самых любимых в мире продуктов для повышения продуктивности растёт, удерживает и радует пользователей? Позиция Data Scientist работает внутри бизнес-юнита Superhuman Mail вместе с Data Engineering, Finance, RevOps и UX Market Research. Вместе вы действуете как единая команда цифр и инсайтов: у вас прямой контакт с лидерами, которые определяют стратегию, и общая задача — улучшать метрики, которые действительно важны.

• Быть встроенным партнёром по data science для команды основного продукта Mail: влиять на стратегию функций, приоритизацию и решения по роадмапу, опираясь на данные, а не только обрабатывая разовые запросы.
• Определять метрики, которые важны для Mail, и отвечать за них: этапы активации, глубину вовлечённости, кривые удержания и опережающие показатели, которые говорят, действительно ли новая функция меняет то, как люди работают с почтой.
• Проектировать и проводить эксперименты на всём жизненном цикле продукта Mail — от онбординга и активации в первую неделю до формирования долгосрочной привычки — и создавать фреймворки измерений, отделяющие сигнал от шума.
• Формировать стратегию измерений для ИИ-функций Mail — Auto Drafts, Auto Labels, Auto Archive, Calendar, MCP и агентных возможностей из роадмапа — определяя фреймворки качества и поведенческие метрики, которые показывают, делает ли ИИ пользователей действительно быстрее и эффективнее.
• Выяснять, что делает Mail «липким»: какие функции обеспечивают самую глубокую вовлечённость, как выглядит последовательность активации у пользователей, ставших опытными, и на каком этапе воронки мы теряем ценность.
• Сотрудничать с командами роста, ориентированного на продукт (product-led) и на продажи (sales-led), чтобы выявлять и оценивать рычаги, превращающие отдельных пользователей в расширение команд, и находить продуктовые сигналы, которые предсказывают конверсию и отток.
• Использовать данные, чтобы создавать яркие продуктовые моменты: превращать поведенческие инсайты в более умные сценарии онбординга, лучшее обнаружение функций и подсказки для вовлечения, которые ощущаются естественными, а не навязанными. Сюда входит понимание того, как такие функции, как планирование в Calendar и рабочие процессы на базе MCP, меняют то, как пользователи ежедневно взаимодействуют с Mail.
• Ясно доносить выводы до PM, дизайнеров, инженеров и руководителей — от разборов экспериментов до стратегических глубоких исследований — и помогать повышать планку того, как команда Mail принимает решения на основе данных.

• У вас 7+ лет опыта в data science и подтверждённый опыт достижения измеримого результата для бизнеса и клиентов.
• У вас глубокая экспертиза в экспериментировании и причинно-следственном выводе (causal inference). Вы свободно владеете A/B-тестированием, а также квазиэкспериментальными и наблюдательными методами и знаете, когда какой из них применять.
• Вы свободно владеете Python и SQL, у вас сильные навыки исследования и обработки данных.
• У вас сильные навыки прикладной статистики и машинного обучения, и вы используете их для принятия продуктовых решений и решений по росту.
• Вы умеете превращать неоднозначные бизнес-вопросы в обоснованные дизайны экспериментов, планы измерений и метрики.
• Вы влияете на кросс-функциональных партнёров и превращаете технические инсайты в действия благодаря ясной коммуникации, эмпатичному подходу к созданию продукта и открытости к идеям отовсюду.
• Вы инициативный, творческий решатель проблем, который сводит задачи к их сути и чувствует себя уверенно в условиях неопределённости.
• У вас есть степень бакалавра в количественной области (статистика, математика, экономика, информатика, data science или схожая область); предпочтительна продвинутая степень или эквивалентный практический опыт.

• У вас есть опыт работы в быстрорастущем стартапе, над AI-native потребительскими продуктами и/или в B2B/SaaS.
• Вы были стратегическим партнёром для лидеров продукта, роста или бизнеса, способствуя решениям на основе данных.
• Вы на практике оценивали качество ИИ-, LLM- или агентных продуктов.
• Вам комфортно использовать инструменты разработки с помощью ИИ, такие как Claude Code или Codex, чтобы работать быстрее, и у вас есть рассудительность, чтобы проверять и контролировать их результаты.
• Вы знакомы с платформами для экспериментов, такими как Statsig, и современными стеками данных, такими как Databricks.
• У вас есть опыт работы с product-led growth и/или с аналитикой жизненного цикла и маркетинговой аналитикой.
• Вы помогали командам data science выстраивать методы, стандарты и процессы, по которым они сотрудничают.

Superhuman предлагает всем членам команды конкурентную оплату и пакет льгот, включающий следующее и не только:

• Отличная медицинская страховка (включая широкий спектр льгот на медицинские услуги, стоматологию, офтальмологию, психическое здоровье и лечение бесплодия)
• Варианты страхования на случай нетрудоспособности и страхования жизни
• Софинансирование 401(k)
• Оплачиваемый отпуск по уходу за ребёнком
• 20 дней оплачиваемого отпуска в год, 12 дней оплачиваемых праздничных дней в год, два плавающих выходных дня в год и гибкий больничный
• Щедрые компенсации (в том числе на уход за близкими, уход за домашними животными, велнес, домашний офис и другое)
• Ежегодный бюджет и возможности для профессионального развития