Analista de Datos/Ingeniero

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En Slyp estamos en el negocio de la experiencia del cliente. Nos parece una locura que pagues con un teléfono inteligente pero aún recibas un recibo de papel antiguo. Los recibos tradicionales no son más que una carga para los clientes y, aparte de ser una prueba de compra, no proporcionan valor a los minoristas o consumidores. Estamos dedicados a crear tecnología de clase mundial y ayudar al medio ambiente, un recibo a la vez. Por eso hemos inventado el Recibo Inteligente Slyp.

¿Por qué Slyp es un gran lugar para trabajar?

La Villa Slyp atrae a personas talentosas de todo el mundo. Nuestro ambiente inclusivo permite a los Slypsters desatar su creatividad e impulso, mientras forman parte de un movimiento que está sacudiendo las cosas para mejor.

Aquí hay algunos de nuestros beneficios:

  • Programa de Propiedad de Acciones de los Empleados (ESOP)
  • Generoso programa de L&D - $1500 de presupuesto por aniversario para que lo utilices para perfeccionar tu oficio
  • Slyp Da - organizamos 2 días de aportación comunitaria cada año
  • Políticas de permiso competitivas, incluyendo permisos parentales
  • Trabajo flexible y la opción de trabajar desde cualquier lugar del mundo por un período de tiempo
  • Oficina amigable con las mascotas, almuerzos mensuales de aprendizaje (a veces aleatorios) y un programa de diversión y experiencias en equipo siempre activo

Lo que buscamos

Debes tener fuertes habilidades matemáticas y numéricas y un buen entendimiento de SQL, los marcos de trabajo ETL y scripts de sitios web. Explorarás y analizarás datos para prever y optimizar capacidades, construirás productos basados en datos y diseñarás y mantendrás activos clave de datos. Ayudarás en el diseño, la implementación y la optimización de los pipelines de datos.

Tus actividades incluirán el prototipado de nuevos algoritmos, la presentación y visualización de datos, la consulta con socios estratégicos, el análisis estadístico, la predicción de tendencias y la realización de análisis ad hoc. Además, proporcionarás capacidades de modelado y análisis matemático para apoyar a otros equipos de negocio.

¿Cómo es un día normal de trabajo?

Modelado y Análisis de Datos:

  • Utilizar el análisis estadístico para extraer insights valiosos
  • Desarrollar modelos predictivos para mejorar los procesos de negocio y la toma de decisiones.
  • La exploración en el aprendizaje automático es un plus

Informes y Visualización:

  • Crear y mantener tableros de control e informes para stakeholders internos y externos
  • Comunicar los hallazgos de manera efectiva para ayudar a guiar las estrategias de negocio

Optimización del Rendimiento:

  • Optimizar continuamente los pipelines de datos en eficiencia, escalabilidad y costos
  • Trabajar con las mejores prácticas de ingeniería de datos para garantizar que la infraestructura es sólida y confiable

Garantía de Calidad de los Datos:

  • Implementar controles de calidad de los datos y monitoreo para asegurar la exactitud y consistencia de los datos
  • Investigar y resolver problemas relacionados con los datos a medida que surgen

Integración de Datos:

  • Desarrollar y mantener pipelines de datos para recoger, limpiar y organizar datos de varias fuentes

Seguridad de los Datos:

  • Garantizar el cumplimiento de los estándares de privacidad y seguridad de los datos e implementar las medidas de seguridad necesarias

La experiencia o conocimiento que aportarás al equipo

  • Grado de licenciatura o superior en Ciencias de la Computación, Ciencias de los Datos, Sistemas de Información, Economía o un campo relacionado.
  • Experiencia con los servicios de datos de AWS (por ejemplo, Glue, Redshift, Quicksight, Athena, S3, Sagemaker).
  • Familiaridad con otros servicios de AWS es un plus (por ejemplo, Lambda, Kinesis, DMS, IAM, KMS).
  • Experiencia probada en ingeniería de datos, incluyendo SQL, Python, procesos ETL y modelado de datos.
  • Experiencia en trabajar con grandes conjuntos de datos y soluciones de almacenamiento de datos.
  • Familiaridad con las técnicas y herramientas de aprendizaje automático es un plus.

Y cualquier otra experiencia o conocimiento que ayude, si lo tienes!!

  • Experiencia previa en un rol similar en la industria de la tecnología o fintech es un plus.
  • La experiencia previa en análisis de datos para la industria del retail es muy deseable.

Nuestro proceso de reclutamiento

1. Llamada telefónica de preselección con nuestro socio de personas

2. Entrevista técnica con el Gerente Senior de Ingeniería

3. Entrevista con los líderes de Ingeniería y Datos

4. Entrevista final con el Director Tecnológico y Cofundador

Requisitos

Debido a nuestro modelo de trabajo híbrido, actualmente no podemos aceptar solicitudes de trabajo remoto. Solo consideraremos a los candidatos con residencia en Sydney, NSW.