Principal de Análisis de Producto

Synthesia es la plataforma de vídeo con IA líder en el mundo para empresas, utilizada por más del 90% de las Fortune 100. Fundada en 2017, la empresa tiene su sede en Londres, con oficinas y equipos en toda Europa y EE. UU.

A medida que la IA continúa dando forma a nuestra forma de vivir y trabajar, Synthesia desarrolla productos para mejorar la comunicación visual y el desarrollo de habilidades empresariales, ayudando a las personas a trabajar mejor y a mantenerse en el centro de las organizaciones de éxito.

Tras nuestra reciente ronda de financiación Serie E, en la que recaudamos 200 millones de dólares, nuestra valoración se sitúa en 4.000 millones de dólares. Nuestra financiación total supera los 530 millones de dólares procedentes de inversores de primer nivel, incluidos Accel, NVentures (el brazo de VC de Nvidia), Kleiner Perkins, GV y Evantic Capital, junto con los fundadores y operadores de Stripe, Datadog, Miro y Webflow.

Buscamos un "Principal, Product Analytics" al que le encante llegar al fondo de las cosas. Realizarás el trabajo técnico y de investigación profunda que explique por qué los usuarios y clientes se comportan como lo hacen, y lo convertirás en decisiones que transformen el producto y el negocio.

Estamos construyendo una función de datos más proactiva, y este rol es su motor de investigación profunda. Tomarás preguntas ambiguas y de gran importancia sobre el comportamiento del usuario y la experiencia del cliente, y las seguirás hasta donde los datos te lleven, a través de la adquisición, la activación, el uso y el recorrido completo del cliente.

Trabajarás de forma práctica e independiente, colaborando con "Product Managers", "engineering managers" y equipos comerciales, y trabajando junto a un "VP of Growth" que marcará el rumbo de la función y construirá el equipo. Tus hallazgos informarán los experimentos, la hoja de ruta y la estrategia de la empresa.

• Busca lo que nadie ha preguntado. Este es el corazón del rol. Notarás cuando algo no encaje en un embudo, una cohorte o una métrica, te sumergirás en ello y volverás con un problema de producto, una fuga de costes o una oportunidad que nadie estaba buscando. Tú estableces gran parte de tu propia agenda y no esperas a recibir una solicitud para empezar a investigar.

• Lidera investigaciones profundas sobre el comportamiento del usuario y la experiencia del cliente a través de puntos de contacto de producto y no de producto, incluyendo soporte, "customer success" y ventas.

• Encuentra dónde se rompe la activación. Identifica los puntos de fallo en el recorrido del usuario, incluidos aquellos que podrían convertirse en capacidades de producto.

• Comprende la adquisición y la intención. Investiga a fondo los canales de adquisición, los casos de uso de los usuarios y lo que la gente intenta conseguir realmente.

• Realiza un trabajo estadístico y causal riguroso. Ve más allá de la correlación mediante regresiones, análisis causal y experimentos bien diseñados, y sé claro sobre lo que la evidencia respalda y lo que no.

• Construye modelos que impulsen la acción. Aplica la ciencia de datos a problemas de negocio reales, como modelos de "churn" que puedan activar acciones de producto en tiempo real, y explica claramente cómo se aplican los modelos y qué impacto tienen.

• Analiza datos no estructurados y específicos de IA. Trabaja con conversaciones agente-usuario, capas de contexto y sistemas de evaluación junto con datos de producto estructurados.

• Dimensiona oportunidades. Produce dimensionamiento de oportunidades de mercado que ayude al negocio a priorizar.

• Mide cómo construimos. Colabora con los "engineering managers" en métricas de productividad organizacional.

• Comunica para generar impacto. Traduce los hallazgos en recomendaciones claras para los equipos de producto, la dirección y los ejecutivos.

Optimizamos para la responsabilidad y la libertad.

• Sin cinta transportadora de tickets. Funcionamos mediante la propiedad de los proyectos y un pequeño número de proyectos de alto impacto.

• Colaboración estrecha con los equipos de Producto, Ingeniería, Crecimiento y comerciales para lograr resultados reales.

• Una inclinación hacia soluciones pragmáticas que se utilicen, midan y mejoren.