Job Requisition ID #
L'affichage de poste en français suivra / The French job posting follows.
26WD99657, Data Scientist, Revenue Analytics
Position Overview
We are seeking a Data Scientist to help optimize revenue performance across the entire customer lifecycle. This role will join Autodesk’s Acquisition and Performance Marketing team and partner with Marketing, Finance, and Product teams to develop statistical models and measurement frameworks that quantify the impact of go-to-market investments on business outcomes.
The ideal candidate is equally comfortable analyzing marketing effectiveness, optimizing conversion funnels, and identifying the drivers of customer renewal and expansion. They possess strong statistical rigor, exceptional business acumen, and the ability to translate complex analyses into actionable recommendations for executive stakeholders.
This role is centered on solving high-impact business questions through advanced analytics, predictive modeling, and experimentation.
Responsibilities
Develop statistical models and analytical frameworks that measure the impact of marketing, sales, and customer success initiatives on pipeline, bookings, ARR, renewal, and expansion
Analyze the effectiveness of paid media investments, including channel performance, return on advertising spend (ROAS), customer acquisition cost (CAC), and marketing ROI
Build predictive models to identify drivers of customer acquisition, free trial conversion, customer retention, expansion, and churn
Design and evaluate experiments to measure incremental business impact and inform strategic investment decisions
Partner with cross-functional stakeholders to define success metrics and build measurement strategies across the customer lifecycle
Develop forecasting models to support revenue planning and investment decisions
Communicate analytical findings to senior leaders through clear storytelling and data visualization, translating complex analyses into business recommendations
Continuously improve data quality, measurement methodologies, and analytical best practices across the organization
Minimum Qualifications
Bachelor’s degree in Statistics, Mathematics, Economics, Computer Science, Data Science, or a related quantitative field (Master’s or PhD preferred)
5+ years of experience applying statistical analysis to solve complex business problems
Strong foundation in statistical inference, regression analysis, hypothesis testing, experimental design, and predictive modeling
Advanced SQL skills with experience building large-scale analytical datasets
Proficiency in Python or R for statistical analysis and machine learning
Experience developing predictive models using techniques such as logistic regression, gradient boosting, random forests, or survival analysis
Strong understanding of SaaS business metrics including ARR, ACV, CAC, LTV, conversion rates, retention, renewal, and expansion
Excellent communication skills with the ability to explain complex analytical concepts to technical and non-technical audiences
Demonstrated ability to influence business strategy through data-driven insights
Preferred Qualifications
Experience supporting B2B SaaS or subscription-based businesses
Experience measuring marketing effectiveness, including attribution, media performance, incrementality testing, or marketing mix analysis
Experience analyzing end-to-end customer journeys across acquisition, conversion, renewal, and expansion
Familiarity with causal inference techniques such as propensity score matching, difference-in-differences, or uplift modeling
Experience working with cloud data platforms such as Snowflake, Databricks, BigQuery, or Redshift
Experience using BI tools such as Tableau, Power BI, or Looker
26WD99657, Data Scientist, Analyse des revenus
Aperçu du Poste
Nous recherchons un Data Scientist pour contribuer à l’optimisation des performances en termes de chiffre d’affaires tout au long du cycle de vie du client. Le titulaire de ce poste rejoindra l’équipe « Acquisition and Performance Marketing » d’Autodesk et travaillera en collaboration avec les équipes Marketing, Finance et Produit afin de développer des modèles statistiques et des cadres de mesure permettant de quantifier l’impact des investissements en matière de stratégie de commercialisation sur les résultats commerciaux.
Le candidat idéal est aussi à l’aise pour analyser l’efficacité marketing, optimiser les entonnoirs de conversion et identifier les facteurs clés du renouvellement et de l’expansion de la clientèle. Il fait preuve d’une grande rigueur statistique, d’un sens aigu des affaires et de la capacité à traduire des analyses complexes en recommandations concrètes à l’intention des dirigeants.
Ce poste consiste principalement à répondre à des questions stratégiques à fort impact grâce à l’analyse avancée, à la modélisation prédictive et à l’expérimentation.
Responsabilités
Développer des modèles statistiques et des cadres analytiques permettant de mesurer l’impact des initiatives de marketing, de vente et de réussite client sur le pipeline, les prises de commande, le chiffre d’affaires annuel récurrent (ARR), le renouvellement et l’expansion
Analyser l’efficacité des investissements dans les médias payants, notamment la performance des canaux, le retour sur investissement publicitaire (ROAS), le coût d’acquisition client (CAC) et le retour sur investissement marketing (ROI)
Construire des modèles prédictifs pour identifier les facteurs clés de l’acquisition client, de la conversion des essais gratuits, de la fidélisation, de l’expansion et du taux de désabonnement
Concevoir et évaluer des expériences pour mesurer l’impact commercial incrémental et éclairer les décisions d’investissement stratégiques
Collaborer avec des parties prenantes interfonctionnelles pour définir des indicateurs de réussite et élaborer des stratégies de mesure tout au long du cycle de vie du client
Développer des modèles de prévision pour soutenir la planification du chiffre d’affaires et les décisions d’investissement
Communiquer les résultats analytiques à la direction grâce à une présentation claire et à la visualisation des données, en traduisant des analyses complexes en recommandations commerciales
Améliorer en permanence la qualité des données, les méthodologies de mesure et les meilleures pratiques analytiques au sein de l’organisation
Qualifications Minimales
Licence en statistiques, mathématiques, économie, informatique, science des données ou dans un domaine quantitatif connexe (master ou doctorat apprécié)
Au moins 5 ans d’expérience dans l’application de l’analyse statistique pour résoudre des problèmes métier complexes
Solides bases en inférence statistique, analyse de régression, tests d’hypothèses, conception d’expériences et modélisation prédictive
Compétences avancées en SQL avec une expérience dans la constitution d’ensembles de données analytiques à grande échelle
Maîtrise de Python ou de R pour l’analyse statistique et l’apprentissage automatique
Expérience dans le développement de modèles prédictifs à l’aide de techniques telles que la régression logistique, le gradient boosting, les forêts aléatoires ou l’analyse de survie
Solide compréhension des indicateurs clés de performance des entreprises SaaS, notamment l’ARR, l’ACV, le CAC, la LTV, les taux de conversion, la fidélisation, le renouvellement et l’expansion
Excellentes compétences en communication, avec la capacité d’expliquer des concepts analytiques complexes à des publics techniques et non techniques
Capacité avérée à influencer la stratégie d’entreprise grâce à des insights fondés sur les données
Qualifications Souhaitées
Expérience dans l’accompagnement d’entreprises B2B SaaS ou fonctionnant par abonnement
Expérience dans la mesure de l’efficacité marketing, notamment l’attribution, la performance des médias, les tests d’incrémentalité ou l’analyse du mix marketing
Expérience dans l’analyse de parcours clients de bout en bout, couvrant l’acquisition, la conversion, le renouvellement et l’expansion
Maîtrise des techniques d’inférence causale telles que l’appariement par score de propension, la méthode des différences dans les différences ou la modélisation de l’effet de levier
Expérience de travail avec des plateformes de données dans le cloud telles que Snowflake, Databricks, BigQuery ou Redshift
Expérience de l’utilisation d’outils de BI tels que Tableau, Power BI ou Looker
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Salary transparency
Salary is one part of Autodesk’s competitive compensation package. For Canada based roles, we expect a starting base salary between $101,000 and $147,400. Offers are based on the candidate’s experience and geographic location, and may exceed this range. In addition to base salaries, our compensation package may include annual cash bonuses, commissions for sales roles, stock grants, and a comprehensive benefits package.Belonging
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