Científico de Datos, Éxito del Cliente

Descripción de la empresa

Desde que abrimos nuestras puertas en 2009, el mundo del comercio ha evolucionado inmensamente, y nosotros en Square también. Después de permitir que cualquiera acepte pagos y nunca pierda una venta, vimos a los vendedores estancados por productos y herramientas desiguales, obsoletos y que no pueden trabajar juntos.

Por eso, expandimos hacia el software y comenzamos a crear soluciones omnicanal integradas, para ayudar a los vendedores a vender en línea, administrar inventario, ofrecer la funcionalidad de comprar ahora y pagar después con Afterpay, reservar citas, atraer a compradores leales, y contratar y pagar a los empleados. En todo esto, hemos insertado herramientas de servicios financieros en el punto de venta, de modo que los comerciantes pueden acceder a un préstamo comercial y administrar su flujo de efectivo en un solo lugar. Afterpay avanza nuestro objetivo de proporcionar herramientas omnicanal que desbloqueen un valor y crecimiento significativos, permitiendo a los vendedores capturar al comprador de la próxima generación, aumentar el tamaño de los pedidos y competir a mayor escala.

Hoy en día, somos un socio para vendedores de todos los tamaños - empresas a gran escala y con operaciones complejas, vendedores que apenas están comenzando, así como comerciantes que comenzaron a vender con Square y han crecido con el tiempo. A medida que nuestros vendedores crecen, nuestras soluciones también lo hacen. Hay una gran oportunidad frente a nosotros. Estamos construyendo un negocio significativo, relevante y duradero y estamos ayudando a los vendedores de todo el mundo a hacer lo mismo.

Descripción del trabajo

El equipo de Operaciones de éxito del cliente gestiona las operaciones diarias de la organización de CS (Gestión de la fuerza laboral, Gestión de proveedores, Herramientas/Infraestructura), así como la identificación, diseño e implementación de proyectos estratégicos para mejorar el rendimiento (calidad y eficiencia) de nuestro equipo de CS. Somos un equipo dirigido por datos: la ingeniería de datos, la ciencia de datos y la analítica son centrales en todo lo que hacemos y respaldan todas las funciones mencionadas anteriormente.

Como Científico de Datos en Square, liderarás proyectos que derivan valor de nuestros datos únicos, ricos y en rápido crecimiento. Somos un equipo apasionado de hackers, estadísticos y optimizadores que son ingeniosos en destilar preguntas, manejar datos y tomar decisiones.

Te convertirás en una parte integral de Square y desarrollarás el núcleo de nuestro entendimiento del cliente. Estas soluciones ayudarán a sacar a la luz ideas accionables para mejorar decisiones de negocio y proporcionar mejores experiencias para nuestros clientes. Nuestra pila tecnológica actualmente incluye GCP, Python, Looker y SQL.

Tú harás:

• Impulsar proyectos de análisis transversales desde el principio hasta el final: construir relaciones con equipos socios, enmarcar y estructurar, recopilar y analizar datos, así como resumir y presentar ideas clave en apoyo a la toma de decisiones
• Trabajar con ingenieros para evangelizar las mejores prácticas de datos e implementar soluciones analíticas 
• Colaborar con líderes de negocio, expertos en el tema y tomadores de decisiones para desarrollar criterios de éxito y optimizar nuevos productos, características, políticas y modelos 
• Usar tu experiencia en herramientas analíticas y rigor científico para producir ideas accionables
• Comunicar los resultados clave a la alta dirección en medios verbales, visuales y escritos

Calificaciones

Tú tienes:

• Más de 3 años de experiencia en analítica y una licenciatura o equivalente
• Fluidez en SQL, Python, y aprendizaje automático, con experiencia explorando y entendiendo grandes y complejos conjuntos de datos y sistemas de datos
• Experiencia trabajando con socios técnicos y no técnicos, incluyendo creativos y gerentes de marketing de producto
• Experiencia trabajando en iniciativas de negocio y producto enfocadas en el crecimiento y la retención
• Familiaridad con técnicas estadísticas y de aprendizaje automático para solucionar problemas prácticos de negocio como pruebas de hipótesis, venta cruzada y predicción de churn
• Experiencia manteniendo un backlog y trabajando de forma autónoma

Información adicional

Block tiene un enfoque de mercado para el pago, y el pago puede variar según tu ubicación. Las ubicaciones de EE.UU. se categorizan en una de cuatro zonas basadas en un índice de costo de mano de obra para esa área geográfica. El salario inicial del candidato exitoso se determinará en base a las habilidades laborales, experiencia, calificaciones, lugar de trabajo y condiciones del mercado. Estos rangos pueden modificarse en el futuro.

Zona A: USD $125,600 - USD $153,600
Zona B: USD $119,300 - USD $145,900
Zona C: USD $113,000 - USD $138,200
Zona D: USD $106,800 - USD $130,600