Аналитик данных

О компании Dwelly

Dwelly — это платформа для аренды и управления недвижимостью с поддержкой ИИ, базирующаяся в Великобритании, которая развивается через стратегию объединения, приобретая агентства недвижимости. Компания использует два направления: i) приобретение существующих агентств по аренде, фактически покупая их портфели арендодателей с высоко удерживаемыми, повторяющимися доходами, и ii) создание первоклассных технологий для автоматизации управления арендаторами, платежами и послеремонтным обслуживанием недвижимости. Компания бесшовно интегрирует ИИ-сервисы для автоматизации всех бизнес-процессов в традиционных агентствах недвижимости, превращая их в цифровую платформу с технологической поддержкой за два месяца, что радикально улучшает пользовательский опыт и повышает эффективность бизнеса.

Мы — быстрорастущая компания, ориентированная на продукт, поддерживаемая ведущими инвесторами и возглавляемая командой с глубоким опытом в недвижимости, технологиях и операциях.

Краткое описание позиции

Мы запускаем направление Growth — всё, что увеличивает количество единиц на платформе и доход на единицу. Вы станете первым специалистом по данным в этом направлении, отвечая за аналитическую повестку вместе с коммерческими и продуктовыми руководителями, а не просто выполняя очередь запросов на графики. Роль партнёра по мышлению: предлагайте гипотезы, спорьте о приоритетах, говорите, когда план не сработает, а затем создавайте то, что это докажет.

Примечание по названию должности. Мы всегда просили наших аналитиков заниматься статистикой, реальным программированием, построением конвейеров данных и скромным машинным обучением — просто никогда не записывали это. Сейчас мы называем работу так, как это принято на рынке. Если «Data Scientist» означает исследовательскую позицию с готовым чистым хранилищем признаков, то это не она. Если же это значит идти от сырых неструктурированных данных к принятию решения без ожидания кого-либо — это именно она.

Обычное агентство недвижимости почти ничего не знает о своём бизнесе: CRM с именами, банковская выписка и память самого опытного сотрудника. Мы находимся в другой позиции. В портфеле агентств у нас есть годы переписок с арендодателями и арендаторами, каждая задача по управлению недвижимостью с полной записью того, что пошло не так, каждый платёж и задолженность, а также тысячи часов звонков. Большая часть данных неструктурирована, что до недавнего времени означало их непригодность. С появлением больших языковых моделей (LLM) это становится хранилищем признаков — и это меняет класс вопросов, на которые мы можем ответить. Ни одно агентство на острове не может этого сделать, и немногие компании в сфере proptech способны.

Почему это круто: уникальный актив данных, который никто другой на рынке не может воспроизвести — годы переписок, задач, платежей и звонков, и разрешение использовать LLM для всего этого; опытные основатели, которые уже прошли этот путь (создали PIK Arenda), и сейчас уже есть значительный прогресс в Великобритании; большой, но компактный и хорошо финансируемый рынок из 20 тысяч агентств на острове; направление Growth начинается сейчас, так что вы определяете повестку и метрики, а не наследуете устаревшие дашборды; и мы сейчас на пути от 0 к 1, затем будет масштабирование 1 → N, так что есть возможность увидеть, как компании разных стадий растут и развиваются.

Основные обязанности

1. Раннее предупреждение об оттоке

• Раннее предупреждение об оттоке, которое указывает причину, а не только риск. Комбинируйте данные о задолженностях, нарушениях SLA по задачам и событиях аренды с намерениями и настроениями, извлечёнными из переписок и записей звонков. Разделяйте арендодателя, который продаёт квартиру, и того, кого мы потеряли из-за неудачного ремонта котла — разные сценарии, один идёт на удержание, другой — прямо в воронку продаж — и ставьте денежную оценку каждой причине, чтобы операции могли честно расставлять приоритеты.

2. Расширение доли кошелька

• Преобразуйте долю кошелька из анекдотических данных опросов в ранжированный список звонков. Арендодатели держат примерно 60 объектов вне платформы на каждые 100, которые размещают у нас. Оцените скрытый портфель каждого арендодателя, ранжируйте по ожидаемому количеству выигранных единиц, затем анализируйте записи звонков, чтобы понять, почему они отказали — обычно именно там рождается следующий продукт.

3. Ценообразование и эластичность

• Определите чувствительность арендодателей к цене. Наши приобретённые агентства взимают очень разные комиссии. Восстановите фактические взимаемые суммы, оцените эластичность по сегментам, рекомендуйте максимально допустимое повышение — затем сверяйте прогноз оттока и корректируйте модель. Та же система приоритизирует очередь пересмотра арендной платы по ожидаемой сумме.

4. Андеррайтинг гарантии аренды

• Проводите андеррайтинг гарантии аренды на основе нашей собственной книги убытков. Вероятность дефолта и степень тяжести на основе истории задолженностей и взысканий, реальные цены, правила приемлемости и мониторинг, который рано выявляет ухудшение портфеля. Мы владеем данными об убытках, поэтому можем строить это, а брокер — нет.

5. Эксперименты по росту

• Делайте эксперименты по росту действительно читаемыми. Продукты для арендаторов, потоки оплаты с опцией согласия, пути дополнительной продажи и последовательности контактов — разработанные с учётом контрольных групп, мощности и оценки прироста, а не просто графика до и после.

6. Слой данных для роста

• Отвечайте за слой данных Growth. Конвейеры из базы данных платформы, платежей, коммуникаций, транскриптов звонков и задач по управлению недвижимостью; дерево метрик, вокруг которого строятся все споры; и система оценки для извлечения данных LLM, потому что классификатор, который никто не измерял, — это просто слухи.

Квалификации и предпочтительный опыт

• Сильные коммуникативные навыки и свободное владение английским языком.
• Высшее образование.
• Менталитет стартапа: устойчивость, адаптивность и способность процветать в быстро меняющейся среде.
• Ориентация на клиента: фокус на предоставлении ценности конечным пользователям или клиентам.
• Сильные навыки решения проблем — способность логично подходить к вызовам и предлагать практические решения.
• Опыт работы 5+ лет в роли DA / DS.
• Обладание высоким уровнем автономии и навыками «full-stack аналитика», ожидаемыми от старшего аналитика.
• Умение писать на Python и SQL и строить собственные конвейеры (dbt или эквивалент). Инженерия данных — часть работы, а не смежная задача.
• Реальная статистическая глубина: дизайн экспериментов, причинно-следственный вывод без рандомизации (diff-in-diff, matching, synthetic control), анализ выживаемости, эластичность. Вы сами указываете оговорки, прежде чем их найдёт кто-то другой.
• Применение прагматичного машинного обучения — прогноз оттока, uplift, ценообразование, простое прогнозирование. Для текущего состояния мы предпочитаем хорошо откалиброванную логистическую регрессию в продакшене, а не градиентный бустинг в ноутбуке.
• Свободное владение LLM для работы с неструктурированным текстом и аудио, умение создавать наборы для оценки, чтобы доказать надёжность вывода.
• Комфортно читаете бэкенд-код и самостоятельно извлекаете данные, когда их никто не подготовил.
• Работаете как партнёр по мышлению для бизнеса и продукта — формируете собственное мнение и отстаиваете его. Не просто исполнитель.
• Желательно: имели опыт ценообразования или андеррайтинга финансового продукта — страхование, гарантия, кредит — на основе собственных данных об убытках; любите быть первым аналитиком в направлении и определять дерево метрик с нуля; и нравится общаться с управляющими директорами и агентами, изучая домен из первых рук, а не только через базу данных.

Компенсация и льготы:

• Конкурентоспособная зарплата с возможностью получения опционов на акции в зависимости от результатов, признавая исключительный вклад в успех интеграции.

Каково это — быть частью Dwelly?

Не стесняйтесь ознакомиться с Основными принципами Dwelly. Там описано, во что мы верим, как работаем и принимаем решения.

Мы не предлагаем шикарный офис или статичное рабочее место. Вместо этого мы решаем одну из самых сложных мировых задач в крупнейшей потребительской отрасли (жилой аренде), чтобы улучшить опыт для более чем 30% домохозяйств (>5 млн в Великобритании и >100 млн включая ЕС и США), которые живут в арендованных домах.

Это про разрушение самой крупной и устаревшей отрасли в мире с одной из сильнейших операционных и технических команд в Великобритании и ЕС. Мы усердно работаем и стремимся к чрезвычайно амбициозным результатам. Но мы хотим, чтобы люди гордились тем, что они построили, и могли однажды оглянуться назад и сказать: «Чёрт возьми, это был я, кто сделал всё это».

• Одержимость клиентом, а не конкурентами
• Страсть к изобретательству
• Операционное совершенство
• Долгосрочное мышление

Подавая заявку на эту позицию, вы даёте согласие на обработку и хранение ваших персональных данных в целях рекрутинга в течение до 365 дней в соответствии с нашей политикой хранения данных и применимыми законами о защите данных.