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Lyftのライダー向けPartnership, Loyalty & Payプログラム全体で、因果推論に基づく意思決定を牽引する

LyftのPartnership, Loyalty & Pay(PLP)チームのデータサイエンスロードマップをオーナーとして担うStaffレベルのポジションです。因果推論と実験を、ゼロイチのプログラム立ち上げ、インクリメンタリティ計測、経営層向け戦略に適用します。面接では、因果手法(A/Bテスト、差分の差分法、synthetic control、準実験デザイン)に関する深い技術的な質問に加え、チームの優先順位設定、VP/C-levelステークホルダーへのプレゼン、他のサイエンティストのメンタリングといった力も精査されます。優れた回答は、手法の厳密さにビジネス判断と明快な経営層向けコミュニケーションを組み合わせたものになります。

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この面接で問われること

  • 因果推論手法(A/Bテスト、差分の差分法、synthetic control、準実験デザイン)
  • パートナーシップおよびロイヤルティプログラムのインクリメンタリティ計測
  • チームロードマップの優先順位設定とゼロイチのプログラム設計
  • VP/C-levelステークホルダーに向けた経営層レベルのデータストーリーテリング
  • ジュニア/ミドルレベルのサイエンティストのメンタリングと技術水準の引き上げ

よくある質問の方向性

インクリメンタリティを計測するために実施した因果推論分析と、その手法を選んだ理由を説明してください

ロイヤルティ、パートナーシップ、またはPayのプログラムをゼロから立ち上げた経験

データに基づく提言をVP/C-levelステークホルダーにどうプレゼンし、賛同を得たか

コードレビューや設計レビューを通じてサイエンティストをメンタリングし、チームの技術水準を引き上げた経験

ビジネスステークホルダーが迅速な回答を求めるとき、スピードと厳密さのバランスをどう取るか

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