Ingeniero de Datos, Facturación de Usuario

Quiénes somos

Acerca de Stripe

Stripe es una plataforma de infraestructura financiera para empresas. Millones de compañías, desde las empresas más grandes del mundo hasta las startups más ambiciosas, utilizan Stripe para aceptar pagos, aumentar sus ingresos y acelerar nuevas oportunidades de negocio. Nuestra misión es aumentar el PIB de internet y tenemos una cantidad asombrosa de trabajo por delante. Esto significa que tienes una oportunidad sin precedentes de poner la economía global al alcance de todos mientras realizas el trabajo más importante de tu carrera.

Acerca del equipo

La infraestructura de Stripe potencia a empresas de todo el mundo. Procesamos pagos, administramos mercados, detectamos fraudes, ayudamos a los emprendedores a iniciar un negocio en internet desde cualquier lugar del mundo, construimos APIs para desarrolladores de primer nivel y más. Revenue Foundations proporciona un punto de entrada central para que los productos de Stripe moneticen en mercados globales. Es responsable en última instancia de los sistemas, programas y operaciones que generan los ingresos de Stripe y de los modelos económicos que tenemos con nuestros clientes. Esto se logra a través de una sofisticada herramienta de incorporación de precios y gestión de flujos de trabajo, un motor de facturación unificado y soluciones personalizadas para nuestros usuarios corporativos más grandes. 

Nuestro trabajo es esencial para el negocio de Stripe. Nos situamos en la intersección de los productos, ventas, ingeniería, finanzas y operaciones, actuando como el tejido conectivo que asegura que los usuarios tengan una experiencia de facturación sin fricciones con Stripe. 

Lo que harás

Cada registro en nuestro almacén de datos es vitalmente importante para las empresas que utilizan Stripe, por lo que buscamos personas con una sólida formación en ingeniería de datos y análisis para ayudarnos a escalar sin dejar de mantener datos correctos y completos. Trabajarás con una variedad de equipos internos a través de Ventas, Ingeniería, Finanzas, Producto y Contabilidad para asegurar la integridad de los datos y la fiabilidad de la facturación. Tu trabajo mejorará directamente la experiencia del usuario de Stripe al garantizar la precisión de la facturación y permitir que Stripe escale nuevos modelos comerciales.

Responsabilidades

• Identificar las necesidades de datos en relación con la facturación y el soporte al usuario corporativo, comprender sus requisitos operativos y de informes específicos, y construir productos de datos eficientes y escalables
• Diseñar, desarrollar y poseer pipelines de datos, modelos y productos que alimentan la facturación de Stripe de las transacciones más grandes y complejas
• Identificar y automatizar procesos operativos para aumentar la eficiencia operativa
• Colaborar con el equipo de ciencia de datos para aplicar y generalizar modelos estadísticos y de aprendizaje automático en grandes conjuntos de datos para garantizar la precisión de la facturación
• Desarrollar una fuerte experiencia en la materia y gestionar los SLA para una variedad de aplicaciones de facturación, desde la incorporación de contratos hasta la ejecución
• Construir y perfeccionar las bases de datos de Stripe trabajando con herramientas como Scala, Spark y Airflow
• Construir pipelines de datos que rastreen las métricas clave de facturación y midan el impacto de diferentes estrategias y procesos para remediar posibles errores de facturación
• La pila de herramientas de Stripe incluye Spark, Scala, Python, Spark, SQL, Presto, Airflow, AWS, Java, Go y React

Quién eres

Buscamos a alguien que cumpla con los requisitos mínimos para ser considerado para el cargo. Si cumples estos requisitos, te animamos a que presentes tu solicitud. Las calificaciones preferidas son un bonus, no un requisito.

Requisitos mínimos

• 3+ años de experiencia en un puesto de Ingeniería de Datos o Ingeniería de Software, con un enfoque en la construcción de pipelines de datos o aplicaciones alimentadas por grandes volúmenes de datos.
• Una sólida formación en ingeniería y un interés en los datos y los desafíos de escalabilidad
• Experiencia previa en escritura y depuración de pipelines de datos utilizando un marco de datos distribuido (por ejemplo, Spark / Hadoop)
• Una naturaleza inquisitiva para sumergirse en las inconsistencias de los datos para identificar problemas y resolver problemas de calidad de los datos enraizados
• Conocimiento de un lenguaje de computación científica (como Scala o Python) y SQL
• La capacidad para comunicarse de manera interfuncional, derivar requisitos y diseñar soluciones

Calificaciones preferidas

• Un historial en pagos y tecnología financiera