āđ€āļ‡āļ·āđˆāļ­āļ™āđ„āļ‚āļāļēāļĢāļ„āđ‰āļ™āļŦāļē

āļ„āđ‰āļ™āļŦāļēāđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰āļ„āļģāļŦāļĨāļąāļ

āļ„āđ‰āļ™āļŦāļēāđ‚āļ”āļĒāļŦāļĄāļ§āļ”āļŦāļĄāļđāđˆāļ‡āļēāļ™

āđ€āļĨāļ·āļ­āļāļŦāļĄāļ§āļ”āļŦāļĄāļđāđˆāļ‡āļēāļ™

āļ„āđ‰āļ™āļŦāļēāđ‚āļ”āļĒāļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ

āđ€āļĨāļ·āļ­āļāļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ

āļ„āđ‰āļ™āļŦāļēāđ‚āļ”āļĒāļŠāđˆāļ§āļ‡āđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™

āļ•āļąāđ‰āļ‡āđāļ•āđˆ
āļ–āļķāļ‡

āļ„āđ‰āļ™āļŦāļēāđ‚āļ”āļĒāļŠāļ·āđˆāļ­āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—

āļžāļīāļĄāļžāđŒāļŠāļ·āđˆāļ­āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—

āļ„āđ‰āļ™āļŦāļēāđ‚āļ”āļĒāļĢāļ°āļ”āļąāļšāļ•āļģāđāļŦāļ™āđˆāļ‡āļ‡āļēāļ™

āļ„āđ‰āļ™āļŦāļēāđ‚āļ”āļĒāļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ‡āļēāļ™

āđāļŠāļ”āļ‡āļœāļĨ 1 - 10 āļ•āļģāđāļŦāļ™āđˆāļ‡āļ‡āļēāļ™ āļˆāļēāļāļ—āļąāđ‰āļ‡āļŦāļĄāļ” 10 āļ•āļģāđāļŦāļ™āđˆāļ‡āļ‡āļēāļ™
āļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāļ„āļģāļ§āđˆāļē āļ„āļĢāļđāļ§āļīāļ—āļĒāļēāļĻāļēāļŠāļ•āļĢāđŒ
Upload ResumeUpload Resume
āļ­āļąāļžāđ‚āļŦāļĨāļ”āđ€āļĢāļ‹āļđāđ€āļĄāđˆāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“ AI āļ‚āļ­āļ‡āđ€āļĢāļēāļˆāļ°āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđāļĨāļ°āđāļ™āļ°āļ™āļģāļ•āļģāđāļŦāļ™āđˆāļ‡āļ‡āļēāļ™āļ—āļĩāđˆāļ”āļĩāļ—āļĩāđˆāļŠāļļāļ”āđƒāļŦāđ‰āļ„āļļāļ“
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ— āđāļ­āļŠāđ€āļ‹āļ™āļ”āđŒ āļāļĢāļļāđŠāļ› āļˆāļģāļāļąāļ” 1
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ— āđāļ­āļŠāđ€āļ‹āļ™āļ”āđŒ āļāļĢāļļāđŠāļ› āļˆāļģāļāļąāļ” 1

āļ›āļĢāļ°āļŠāļšāļāļēāļĢāļ“āđŒ:

8 āļ›āļĩāļ‚āļķāđ‰āļ™āđ„āļ›

āļ—āļąāļāļĐāļ°:

Data Analysis, Tableau, Excel

āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ‡āļēāļ™:

āļ‡āļēāļ™āļ›āļĢāļ°āļˆāļģ

āđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™:

āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ•āđˆāļ­āļĢāļ­āļ‡āđ„āļ”āđ‰

  • Work closely with stakeholders to understand business requirements, identify opportunities, and whitespace to commercialize data-driven insights and solutions.
  • The candidate will need to lead data analysis and sales pitching for the Annual Media planning process, and have good commercial awareness and communication skills to be able to connect with multiple stakeholders.
  • Break down business questions into analytical frameworks, and being able to talk the language of technical teams as well as commercial stakeholders is a key requirement ...
1 āļ§āļąāļ™āļ—āļĩāđˆāļœāđˆāļēāļ™āļĄāļē
āļ”āļđāđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄkeyboard_arrow_down
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļšāļēāļ‡āļˆāļēāļ 2
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļšāļēāļ‡āļˆāļēāļ 2

āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ‡āļēāļ™:

āļ‡āļēāļ™āļ›āļĢāļ°āļˆāļģ

āđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™:

āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ•āđˆāļ­āļĢāļ­āļ‡āđ„āļ”āđ‰

  • āļ­āļ­āļāđāļšāļšāđāļĨāļ°āļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđ€āļŠāļīāļ‡āļĨāļķāļ āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļŠāļ™āļąāļšāļŠāļ™āļļāļ™āļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒāļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢāđāļĨāļ°āđ€āļžāļīāđˆāļĄāļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļžāđƒāļ™āđ€āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļ•āđˆāļēāļ‡āđ† āđ€āļŠāđˆāļ™: āļāļēāļĢāļ•āļĢāļ§āļˆāļŠāļ­āļšāđāļĨāļ°āļĨāļ”āļ›āļąāļāļŦāļē Frauded, āļāļēāļĢāļ§āļēāļ‡āđāļœāļ™āđ€āļžāļ·āđˆāļ­ Optimization.
  • āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ Dashboard āđāļĨāļ°āļĢāļēāļĒāļ‡āļēāļ™āđāļšāļš Interactive āđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰ Power BI.
  • āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļšāļšāļˆāļģāļĨāļ­āļ‡āļ—āļēāļ‡āļŠāļ–āļīāļ•āļī / Machine Learning āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒ āđ€āļŠāđˆāļ™ Sales Forecast, Fuel Consumption T_rends, Customer Segmentation āļŦāļĢāļ·āļ­ Anomaly Detection.
4 āļ§āļąāļ™āļ—āļĩāđˆāļœāđˆāļēāļ™āļĄāļē
āļ”āļđāđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄkeyboard_arrow_down
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āđ„āļ—āļĒāđ€āļšāļŸ 3
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āđ„āļ—āļĒāđ€āļšāļŸ 3

āļ—āļąāļāļĐāļ°:

Finance, Statistics, Python

āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ‡āļēāļ™:

āļ‡āļēāļ™āļ›āļĢāļ°āļˆāļģ

āđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™:

āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ•āđˆāļ­āļĢāļ­āļ‡āđ„āļ”āđ‰

  • āđ€āļāđ‡āļšāļĢāļ§āļšāļĢāļ§āļĄāđāļĨāļ°āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ—āļĩāđˆāļŠāđˆāļ‡āļœāļĨāļāļĢāļ°āļ—āļšāļ•āđˆāļ­āļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢ āļˆāļēāļāļŦāļĨāļēāļĒāđāļŦāļĨāđˆāļ‡ āļ—āļąāđ‰āļ‡āļ āļēāļĒāđƒāļ™āđāļĨāļ°āļ āļēāļĒāļ™āļ­āļ āļ—āļąāđ‰āļ‡āđƒāļ™āļ”āđ‰āļēāļ™ Finance & Non Finance āļĢāļ§āļĄāļ–āļķāļ‡ āđ€āļŦāļ•āļļāļāļēāļĢāļ“āđŒāļ—āļĩāđˆāđ€āļāļīāļ”āļ‚āļķāđ‰āļ™āļ­āļąāļ™āļ­āļēāļˆāļˆāļ°āļāļĢāļ°āļ—āļšāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļ›āđ‡āļ™āļ­āļĒāļđāđˆāļ‚āļ­āļ‡āļžāļ™āļąāļāļ‡āļēāļ™.
  • āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļžāļĪāļ•āļīāļāļĢāļĢāļĄ/āđ€āļŦāļ•āļļāļāļēāļĢāļ“āđŒ āđāļĨāļ°āļ„āļēāļ”āļāļēāļĢāļ“āđŒāđ‚āļ­āļāļēāļŠāļŦāļĢāļ·āļ­āļœāļĨāļ­āļąāļ™āļ­āļēāļˆāļˆāļ°āļāļĢāļ°āļ—āļšāļ•āđˆāļ­āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—āđāļĨāļ°āļžāļ™āļąāļāļ‡āļēāļ™.
  • āļ­āļ­āļāđāļšāļšāđāļĨāļ°āļ—āļģāļāļēāļĢāļ—āļ”āļŠāļ­āļšāļ§āļīāļ˜āļĩāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđāļĨāļ°āđ€āļ—āļ„āļ™āļīāļ„āļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđƒāļŦāļĄāđˆāđ† āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āļĄāļļāļĄāļĄāļ­āļ‡āļ—āļēāļ‡āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆāđƒāļŦāļĄāđˆāđ†āđƒāļŦāđ‰āđāļāđˆāļœāļđāđ‰āļ—āļĩāđˆāđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļ‚āđ‰āļ­āļ‡.
12 āļ§āļąāļ™āļ—āļĩāđˆāļœāđˆāļēāļ™āļĄāļē
āļ”āļđāđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄkeyboard_arrow_down
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļšāļēāļ‡āļˆāļēāļ 4
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļšāļēāļ‡āļˆāļēāļ 4

āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ‡āļēāļ™:

āļ‡āļēāļ™āļ›āļĢāļ°āļˆāļģ

āđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™:

āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ•āđˆāļ­āļĢāļ­āļ‡āđ„āļ”āđ‰

  • āļ­āļ­āļāđāļšāļšāđāļĨāļ°āļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđ€āļŠāļīāļ‡āļĨāļķāļ āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļŠāļ™āļąāļšāļŠāļ™āļļāļ™āļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒāļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢ āđāļĨāļ°āđ€āļžāļīāđˆāļĄāļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļžāļāļēāļĢāļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļ‡āļēāļ™.
  • āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ Dashboard āđāļĨāļ°āļĢāļēāļĒāļ‡āļēāļ™āđāļšāļš Interactive āđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰ Power BI āļŦāļĢāļ·āļ­āļ­āļ·āđˆāļ™āđ†.
  • āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ Framework āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđāļšāļš End-to-End āļ•āļąāđ‰āļ‡āđāļ•āđˆāļāļēāļĢāđ€āļāđ‡āļšāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ āđ„āļ›āļˆāļ™āļ–āļķāļ‡āļāļēāļĢāļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āļœāļĨāļĨāļąāļžāļ˜āđŒ.
17 āļ§āļąāļ™āļ—āļĩāđˆāļœāđˆāļēāļ™āļĄāļē
āļ”āļđāđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄkeyboard_arrow_down
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ— āļ•āļīāđŠāļāļ•āđŠāļ­āļ āđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩāļŠāđŒ āļˆāļģāļāļąāļ” 5
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ— āļ•āļīāđŠāļāļ•āđŠāļ­āļ āđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩāļŠāđŒ āļˆāļģāļāļąāļ” 5

āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ‡āļēāļ™:

āļ‡āļēāļ™āļ›āļĢāļ°āļˆāļģ

āđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™:

āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ•āđˆāļ­āļĢāļ­āļ‡āđ„āļ”āđ‰

  • TikTok is the leading destination for short-form mobile video. At TikTok, our mission is to inspire creativity and bring joy. TikTok's global headquarters are in Los Angeles and Singapore, and its offices include New York, London, Dublin, Paris, Berlin, Dubai, Jakarta, Seoul, and Tokyo.
  • Why Join Us.
  • Creation is the core of TikTok's purpose. Our platform is built to help imagination thrive. This is doubly true of the teams that make TikTok possible.
26 āļ§āļąāļ™āļ—āļĩāđˆāļœāđˆāļēāļ™āļĄāļē
āļ”āļđāđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄkeyboard_arrow_down
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ— āļ•āļīāđŠāļāļ•āđŠāļ­āļ āđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩāļŠāđŒ āļˆāļģāļāļąāļ” 6
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ— āļ•āļīāđŠāļāļ•āđŠāļ­āļ āđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩāļŠāđŒ āļˆāļģāļāļąāļ” 6

āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ‡āļēāļ™:

āļāļķāļāļ‡āļēāļ™

āđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™:

āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ•āđˆāļ­āļĢāļ­āļ‡āđ„āļ”āđ‰

  • Team Introduction The Global Business Solutions (GBS) team is responsible for the revenue growth of the TikTok business, and our teams include Sales, Marketing, Ops, Account Managers, Agency and partnerships, as well as Marketing Science. GBS is a dynamic, entrepreneurial, and ambitious client group, and our HRBPs who support them are too! We are excited to continue adding to our Human Resources team to attract, engage, and retain top talent to drive the continued growth of the organization. Responsibilities -Data Preparation and Analysis: analyze complex ads and marketing data to ...
7 āļ§āļąāļ™āļ—āļĩāđˆāļœāđˆāļēāļ™āļĄāļē
āļ”āļđāđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄkeyboard_arrow_down
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļ­āđ‚āļāļ”āđ‰āļē 7
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļ­āđ‚āļāļ”āđ‰āļē 7

āļ—āļąāļāļĐāļ°:

Big Data, Research, Statistics

āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ‡āļēāļ™:

āļ‡āļēāļ™āļ›āļĢāļ°āļˆāļģ

āđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™:

āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ•āđˆāļ­āļĢāļ­āļ‡āđ„āļ”āđ‰

  • Design, code, experiment and implement models and algorithms to maximize customer experience, supply side value, business outcomes, and infrastructure readiness.
  • Mine a big data of hundreds of millions of customers and more than 600M daily user generated events, supplier and pricing data, and discover actionable insights to drive improvements and innovation.
  • Work with developers and a variety of business owners to deliver daily results with the best quality.
5 āļ§āļąāļ™āļ—āļĩāđˆāļœāđˆāļēāļ™āļĄāļē
āļ”āļđāđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄkeyboard_arrow_down
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āđ€āļ›āđŠāļ›āļ‹āļĩāđˆāđ‚āļ„āļĨāđˆāļē 8
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āđ€āļ›āđŠāļ›āļ‹āļĩāđˆāđ‚āļ„āļĨāđˆāļē 8

āļ›āļĢāļ°āļŠāļšāļāļēāļĢāļ“āđŒ:

5 āļ›āļĩāļ‚āļķāđ‰āļ™āđ„āļ›

āļ—āļąāļāļĐāļ°:

Research, Data Analysis, Procurement, English

āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ‡āļēāļ™:

āļ‡āļēāļ™āļ›āļĢāļ°āļˆāļģ

āđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™:

āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ•āđˆāļ­āļĢāļ­āļ‡āđ„āļ”āđ‰

  • Accountability for, but not limited to the execution of variety specific agronomy field trials/research projects facilitated at the Indochina FutureFarms and other locations, through collaboration with internal stakeholders and external vendors. These trials will span multiple disciplines including, but not limited to variety specific agronomy, disease tolerance to local pests, nitrogen optimization, microbiome, climate adaptability, Ag-Tech and soil health, for both in-season and post-harvest research focuses. Interpretation and reporting associated experimental results and make r ...
3 āļ§āļąāļ™āļ—āļĩāđˆāļœāđˆāļēāļ™āļĄāļē
āļ”āļđāđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄkeyboard_arrow_down
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āđ„āļ—āļĒāļ­āļ­āļĒāļĨāđŒ 9
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āđ„āļ—āļĒāļ­āļ­āļĒāļĨāđŒ 9
āļĻāļĢāļĩāļĢāļēāļŠāļē, āļŠāļĨāļšāļļāļĢāļĩ, āļšāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ / āļšāļĢāļīāļŦāļēāļĢāđāļšāļĢāļ™āļ”āđŒāļŠāļīāļ™āļ„āđ‰āļē āļšāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ / āļšāļĢāļīāļŦāļēāļĢāđāļšāļĢāļ™āļ”āđŒāļŠāļīāļ™āļ„āđ‰āļē

āļ›āļĢāļ°āļŠāļšāļāļēāļĢāļ“āđŒ:

5 āļ›āļĩāļ‚āļķāđ‰āļ™āđ„āļ›

āļ—āļąāļāļĐāļ°:

Data Analysis, Automation, Python

āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ‡āļēāļ™:

āļ‡āļēāļ™āļ›āļĢāļ°āļˆāļģ

āđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™:

āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ•āđˆāļ­āļĢāļ­āļ‡āđ„āļ”āđ‰

  • Work with stakeholders throughout the organization to understand data needs, identify issues or opportunities for leveraging company data to propose solutions for support decision making to drive business solutions.
  • Adopting new technology, techniques, and methods such as machine learning or statistical techniques to produce new solutions to problems.
  • Conducts advanced data analysis and create the appropriate algorithm to solve analytics problems.
8 āļ§āļąāļ™āļ—āļĩāđˆāļœāđˆāļēāļ™āļĄāļē
āļ”āļđāđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄkeyboard_arrow_down
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļ„āļĢāļīāļĄāļŠāļąāļ™ āđ€āļ­āđ‡āļ”āļ”āļđāđ€āļ„āļŠāļąāđˆāļ™ 10
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļ„āļĢāļīāļĄāļŠāļąāļ™ āđ€āļ­āđ‡āļ”āļ”āļđāđ€āļ„āļŠāļąāđˆāļ™ 10

āļ—āļąāļāļĐāļ°:

Teaching

āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ‡āļēāļ™:

āļ‡āļēāļ™āļ›āļĢāļ°āļˆāļģ

āđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™:

āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ•āđˆāļ­āļĢāļ­āļ‡āđ„āļ”āđ‰

  • Students show meaningful improvement in SAT practice and official test scores, with tutor meeting 80% of student expected improvement goals (which are based on averages).
  • Effective communication with students and Crimson team, providing regular progress updates.
  • Impeccable data tracking of student progress on our SAT practice test platform.
6 āļ§āļąāļ™āļ—āļĩāđˆāļœāđˆāļēāļ™āļĄāļē
āļ”āļđāđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄkeyboard_arrow_down
Upload ResumeUpload Resume
āļ­āļąāļžāđ‚āļŦāļĨāļ”āđ€āļĢāļ‹āļđāđ€āļĄāđˆāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“ AI āļ‚āļ­āļ‡āđ€āļĢāļēāļˆāļ°āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđāļĨāļ°āđāļ™āļ°āļ™āļģāļ•āļģāđāļŦāļ™āđˆāļ‡āļ‡āļēāļ™āļ—āļĩāđˆāļ”āļĩāļ—āļĩāđˆāļŠāļļāļ”āđƒāļŦāđ‰āļ„āļļāļ“
āļŠāđˆāļ‡āđāļˆāđ‰āļ‡āđ€āļ•āļ·āļ­āļ™āļ‡āļēāļ™āđƒāļŦāļĄāđˆāļĨāđˆāļēāļŠāļļāļ”āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ„āļĢāļđāļ§āļīāļ—āļĒāļēāļĻāļēāļŠāļ•āļĢāđŒ
  • 1
close
āļĨāļ‡āļ—āļ°āđ€āļšāļĩāļĒāļ™āļāļąāļš WorkVenture āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ„āđ‰āļ™āļŦāļēāļ‡āļēāļ™āđƒāļŦāļĄāđˆāļĨāđˆāļēāļŠāļļāļ”āđāļĨāļ°āļ­āđˆāļēāļ™āļĢāļĩāļ§āļīāļ§āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—āļˆāļēāļāļœāļđāđ‰āļ—āļģāļ‡āļēāļ™āļˆāļĢāļīāļ‡