Fin10.04.2026
Senior Finance Data Scientist
Dublin
Обязанности
- 01Быть архитектором систем, прогнозирующих будущие доходы компании
- 02Развивать прогностические модели для прогнозирования доходов на основе использования, продлений и расширения, превосходящие традиционные линейные прогнозы
- 03Разрабатывать модели склонности к расширению и риска оттока до их отражения в бухгалтерской отчетности
- 04Проектировать и поддерживать curated наборы данных, служащие единственным источником истины для финансового анализа
- 05Определять и совершенствовать фреймворки LTV, обеспечивая связь между вовлеченностью в продукт и долгосрочными финансовыми результатами
- 06Создавать автоматизированные рабочие процессы прогнозирования на основе кода для повышения скорости, надежности и детализации финансового планирования
- 07Строить и поддерживать вероятностные и временные модели, прогнозирующие ARR с учетом продлений и моделей использования
- 08Включать поведенческие сигналы (внедрение продукта, использование мест, вовлеченность в функции) в фреймворки склонности к расширению и LTV
- 09Разрабатывать модели, учитывающие динамику когорт, сезонность и сигналы роста, driven продуктом
- 10Оценивать производительность моделей через бэктестирование и итерации, обеспечивая постоянное улучшение прогнозов
- 11Владеть сквозным конвейером данных для финансов, преобразуя необработанные данные о продукте и биллинге в curated наборы данных, готовые для моделей
- 12Писать и оптимизировать высокопроизводительный SQL и Python для работы с большими наборами данных и автоматизации сложных FP&A процессов
- 13Обеспечивать целостность и согласованность данных во всех прогностических системах и исполнительских дашбордах
- 14Вносить вклад в долгосрочную стратегию данных по прогнозированию состояния существующего бизнеса
- 15Переводить неопределенные бизнес-вопросы в структурированные проекты по науке о данных
- 16Связывать результаты ARR с основными драйверами, такими как внедрение продукта, оценки здоровья клиентов и активность GTM
- 17Выполнять сценарное моделирование и анализ чувствительности для оценки диапазона возможных результатов NRR
- 18Сотрудничать с отделами продаж, продуктов и инженерии данных для выравнивания финансовых моделей с реальным поведением клиентов и дорожными картами продуктов
- 19Переводить сложные статистические результаты в понятные, ориентированные на принятие решений нарративы для CFO и исполнительного руководства
- 20Создавать материалы для руководства, включая прогностические дашборды и стратегические презентации
Требования
- 013+ года в области Data Science, стратегического финансового анализа или анализа доходов с глубоким фокусом на SaaS или модели бизнеса, driven использованием
- 02Высокая квалификация в Python (pandas, scikit-learn) и экспертный уровень в SQL
- 03Опыт работы с библиотеками для прогнозирования (например, Prophet, Nixtla) является большим преимуществом
- 04Опыт проектирования масштабируемых конвейеров данных и производственных аналитических инструментов
- 05Глубокое понимание NRR, LTV, оттока и связи между использованием продукта и доходом
- 06Способность переводить техническую работу в бизнес-инсайты и влиять на заинтересованные стороны через data-driven сторителлинг
- 07Ориентация на точность и «чувство продукта», позволяющее видеть человеческое поведение за точками данных
- 08Квалификация в использовании AI-native инструментов разработки (например, Cursor, Claude Code) для ускорения создания конвейеров данных, прототипирования моделей и документирования кода
Условия
- 01Конкурентоспособная заработная плата и equity в быстрорастущем стартапе
- 02Обеды каждый будний день, а также разнообразные закуски и полностью укомплектованная кухня
- 03Регулярная компенсация (не указано)