Search Intelligence Manager

ManagerRemote
CompanyAutodesk
LocationAMER - United States - Massachusetts - Boston Area - Offsite/Home, California, USA - Remote, AMER - United States - Georgia - Atlanta - Peachtree St NW, Florida, USA - Remote, Quebec, CAN - Remote, Atlanta, GA, USA, Denver, CO, USA, Ontario, CAN - Remote, Colorado, USA - Remote, AMER - Canada - British Columbia - Remote, Alberta, CAN - Remote, Nova Scotia, CAN - Remote, Oregon, USA - Remote, Portland, OR, USA
Category-
SeniorityManager
WorkplaceRemote
Posted2026-09-15
Estimated salary$10K - $16K (a market estimate, not the employer's figure)
Viaworkday

Description

Job Requisition ID #

26WD98619

L'affichage de poste en français suivra / The French job posting follows.

26WD98619, Search Intelligence Manager

Position Overview

We’re looking for a curious, analytical, and technically fluent Search Intelligence Manager to help Autodesk understand how customers discover, explore, and convert across traditional organic search and emerging AI-driven discovery experiences.

This role supports the broader Search Experience function by turning search, website, content, and customer behavior data into trusted dashboards, clear insights, and actionable recommendations. You’ll work with backend data systems, BI tools, Streamlit dashboards, Google Search Console, SEMrush, Snowflake, and other reporting sources to help teams understand what is changing, why it matters, and where to act next.

This is a data and insights role with a search lens. The ideal candidate is comfortable working with data systems and reporting tools, curious about customer behavior, and excited to learn and shape how search, content, and AI-driven discovery shape the journey from discovery to conversion.

Responsibilities

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Build and improve dashboards for search visibility, website engagement, content performance, customer journeys, and conversion trends

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Work with backend data systems, BI tools, Streamlit, Google Search Console, SEMrush, and other sources to collect, validate, analyze, and visualize performance data

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Diagnose search and discovery trends across impressions, clicks, CTR, rankings, landing pages, engagement, conversion, AI referrals, and emerging LLM-driven discovery paths

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Analyze behavioral patterns for users arriving through organic search and AI-driven discovery, including landing-page behavior, content paths, drop-off points, and conversion signals

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Identify SEO, AEO, content, and digital experience optimization opportunities based on data, customer behavior, and business impact

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Partner with analytics, data engineering, search, content, marketing, and technical teams to define KPI logic, reporting needs, and source-of-truth measurement approaches

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QA datasets, dashboards, reporting outputs, and scoring frameworks to ensure accuracy, consistency, and stakeholder trust

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Support prioritization by combining performance data, business value, customer intent, content metadata, and optimization opportunity

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Prepare concise performance summaries, visualizations, and insight narratives that help teams make smarter decisions

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Stay current on search behavior, AI-driven discovery, analytics practices, and emerging measurement approaches

Minimum Qualifications

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3–5+ years of experience in digital analytics, marketing analytics, BI/reporting, analytics engineering, growth analytics, search analytics, or a related analytical role

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Experience working with backend data systems, data warehouses, BI platforms, dashboards, and large datasets

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Strong SQL or equivalent data-querying experience, with the ability to pull, join, clean, validate, and analyze data from multiple sources

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Experience building dashboards, reporting tools, or lightweight data applications using tools such as Streamlit, Looker, Tableau, Power BI, or similar platforms

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Familiarity with Google Search Console and SEMrush data, including search visibility, query, landing-page, and keyword performance trends

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Ability to analyze customer behavior, journey paths, funnel performance, or conversion patterns using web analytics, BI tools, or backend datasets

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Strong data QA skills, including validating metric definitions, identifying discrepancies, documenting assumptions, and ensuring reporting accuracy

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Ability to translate complex data into clear insights, recommendations, and business narratives

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Strong problem-solving skills, attention to detail, and willingness to learn quickly in a fast-moving search and AI discovery landscape

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Collaborative mindset with the ability to work across analytics, data engineering, search, content, marketing, and technical teams

Preferred Qualifications

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Familiarity with SEO concepts, keyword strategy, content performance, search visibility, or digital marketing metrics

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Familiarity with AEO or AI-driven search concepts such as AI Overviews, LLM referrals, prompt monitoring, citation visibility, share of answer, or zero-click behavior

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Experience with Python, R, dbt, BigQuery, Snowflake, Databricks, ETL workflows, data modeling, or analytics engineering practices

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Experience combining search data, web analytics data, content metadata, CRM/conversion data, and customer behavior data to generate recommendations

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Experience developing KPI frameworks, prioritization models, scoring systems, or source-of-truth reporting documentation

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Experience with Adobe Analytics or similar web analytics platforms

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26WD98619, Responsable de l'intelligence de recherche

Aperçu du Poste

Nous recherchons un responsable de l’intelligence de recherche (Search Intelligence Manager) doté d’un esprit curieux, d’un esprit analytique et de solides compétences techniques, afin d’aider Autodesk à comprendre comment les clients découvrent, explorent et effectuent des conversions, tant via la recherche organique traditionnelle que via les nouvelles expériences de découverte basées sur l’IA.

Ce poste soutient la fonction « Search Experience » au sens large en transformant les données relatives à la recherche, au site web, au contenu et au comportement des clients en tableaux de bord fiables, en informations claires et en recommandations exploitables. Vous travaillerez avec des systèmes de données backend, des outils de BI, des tableaux de bord Streamlit, Google Search Console, SEMrush, Snowflake et d’autres sources de reporting afin d’aider les équipes à comprendre ce qui évolue, pourquoi cela est important et quelles actions entreprendre ensuite.

Il s’agit d’un poste axé sur les données et les analyses, avec une approche centrée sur la recherche. Le candidat idéal est à l’aise avec les systèmes de données et les outils de reporting, fait preuve de curiosité vis-à-vis du comportement des clients et est enthousiaste à l’idée d’apprendre et de contribuer à façonner la manière dont la recherche, le contenu et la découverte pilotée par l’IA influencent le parcours client, de la découverte à la conversion.

Responsabilités

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Créer et améliorer des tableaux de bord sur la visibilité en recherche, l’engagement sur le site web, les performances du contenu, les parcours clients et les tendances de conversion

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Utiliser les systèmes de données back-end, les outils de BI, Streamlit, Google Search Console, SEMrush et d’autres sources pour collecter, valider, analyser et visualiser les données de performance

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Analyser les tendances en matière de recherche et de découverte à travers les impressions, les clics, le CTR, les classements, les pages de destination, l’engagement, la conversion, les références issues de l’IA et les nouveaux parcours de découverte pilotés par les modèles de langage (LLM)

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Analyser les modèles de comportement des utilisateurs arrivant via le référencement naturel et la découverte pilotée par l’IA, notamment le comportement sur les pages de destination, les parcours de contenu, les points d’abandon et les signaux de conversion

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Identifier les opportunités d’optimisation en matière de référencement naturel (SEO), de référencement sur les moteurs de recherche (AEO), de contenu et d’expérience numérique en s’appuyant sur les données, le comportement des clients et l’impact commercial

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Collaborer avec les équipes d’analyse, d’ingénierie des données, de référencement, de contenu, de marketing et techniques pour définir la logique des indicateurs clés de performance (KPI), les besoins en matière de reporting et les approches de mesure basées sur une « source de vérité »

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Assur