وصف الوظيفة
عن الدور
ستكون المحلل المسؤول داخل أحد فرق منتجاتنا — الشخص الذي يحول أسئلة المنتج إلى أرقام يمكن للشركة اتخاذ إجراءات بناءً عليها. كل تغيير ذي مغزى في منتج invygo يتم إطلاقه بناءً على تجربة، وأنت تمتلك هذه التجربة: تقدير حجمها قبل الإطلاق، واكتشاف الأخطاء أثناء تشغيلها، وتقديم النتيجة النهائية عند انتهائها. قراراتك هي التي تحدد ما إذا كان سيتم إطلاق الميزة أو إلغاؤها، لذا فإن الاستقلالية والنزاهة الإحصائية أكثر أهمية هنا مما هي عليه في أدوار المحلل التقليدية.
ستعمل في بيئة معززة بالذكاء الاصطناعي بشكل كبير: حيث يتم إجراء تحليلاتنا من خلال وكيل ذكاء اصطناعي تستخدمه الشركة بأكملها للاستعلام عن البيانات الموحدة، ويعمل المحللون هنا على تشغيل هذا الوكيل وتحسينه. الذكاء الاصطناعي يقوم بالعمل الروتيني؛ وأنت تقوم بإصدار الأحكام.
ما ستفعله
التجريب — جوهر الدور
● تولي اختبارات A/B من البداية إلى النهاية: التصميم وتحديد الحجم (الحد الأدنى للتأثير القابل للاكتشاف، القوة، اختيار الوحدة والمقياس)، المراقبة أثناء تشغيل الاختبار (فحوصات سلامة التعيين، تخفيف الطرح، التداخل بين المجموعات)، وتقدير التأثير النهائي مع مراعاة عدم اليقين بصدق.
● التعامل مع الواقع الفوضوي للتجارب في العالم الحقيقي: العينات الصغيرة، مقاييس النسبة، القيم المتطرفة التي يمكن أن تقلب النتيجة، مخزون السيارات المشترك الذي يسمح بتداخل المجموعات، ومقاييس القيمة التي تنضج على مدار أسابيع.
● تطبيق تقنيات تقليل التباين (مثل CUPED، التقسيم الطبقي) حيثما تساعد بصدق — وإدراك متى يكون اللجوء إليها بعد وقوع الحدث بمثابة انتقاء للنتائج.
● تقديم نتائج صامدة: لا تلاعب بالقيم الإحصائية (p-hacking)، لا تغيير في المقاييس بعد وقوع الحدث، قرارات واضحة بشأن ما إذا كانت النتائج ذات دلالة إحصائية / غير ذات دلالة / أو لا يمكن معرفتها بعد.
تحليلات المنتج
● كن صوت البيانات داخل فريقك: حدد مقاييس الميزات الجديدة، وقم بقياسها بشكل صحيح مع فريق الهندسة، وحافظ على انعكاس تغييرات المنتج في طبقة التحليلات والتقارير الأساسية.
● التحقيق في مسارات التحويل، والمجموعات، والاحتفاظ، وأسئلة التسعير عبر الإمارات والمملكة العربية السعودية وقطر — بدءاً من بيانات الحدث الخام وصولاً إلى التوصية.
التحليلات المعززة بالذكاء الاصطناعي
● استخدم وكيل تحليلات الذكاء الاصطناعي الداخلي الخاص بنا وقم بتحسينه: قم بتوسيع سياقه وتوثيقه مع تطور المنتج، وراجع مخرجاته للتأكد من صحتها، وقم بتنمية مجموعة التقييم التي نقيسه بناءً عليها.
Job description
About the role
You will be the analyst embedded in one of our product squads — the person who turns product questions into numbers the company can act on. Every meaningful product change at invygo ships behind an experiment, and you own the experiment: sizing it before launch, catching what's broken while it runs, and delivering the verdict when it ends. Your verdicts gate ship/kill decisions, so independence and statistical honesty matter more here than in a typical analyst role.
You'll work in a heavily AI-augmented setup: our analytics runs through an AI agent the whole company uses to query governed data, and analysts here operate and improve that agent. AI does the routine work; you do the judgment.
What you will be doing
Experimentation — the core of the role
● Own A/B tests end to end: design and sizing (minimum detectable effect, power, choice of unit and metric), monitoring while the test runs (assignment sanity checks, rollout dilution, contamination between arms), and the final effect estimate with honest uncertainty.
● Handle the messy reality of real-world experiments: small samples, ratio metrics, outliers that can flip a verdict, shared car inventory letting arms interfere, and value metrics that mature over weeks.
● Apply variance-reduction techniques (e.g. CUPED, stratification) where they genuinely help — and recognize when reaching for them after the fact is method-shopping.
● Deliver verdicts that hold up: no p-hacking, no metric switching after the fact, clear significant / not significant / can't-know-yet calls.
Product analytics
● Be the data voice inside your squad: define metrics for new features, instrument them correctly with engineering, and keep product changes reflected in the analytics layer and core reports.
● Investigate funnels, cohorts, retention and pricing questions across UAE, KSA and Qatar — from raw event data to a recommendation.
AI-augmented analytics
● Use and improve our internal AI analytics agent: extend its context and documentation as the product evolves, review its outputs for correctness, and grow the evaluation set we score it against.