Gerente de Ciencia de Datos, Pagos B2B de Amazon y Préstamos

El Gerente de Ciencia de Datos será un miembro clave de liderazgo en el equipo de Crédito de Pagos y Préstamos de Negocios en Amazon. Este líder dirigirá el equipo científico que desarrolla sistemas de suscripción de primera clase. Este papel presenta un desafío intelectual, técnico y operativo significativo con una enorme oportunidad de impacto en los negocios. Amazon se dedica a construir servicios de crédito/préstamos que ayuden a las pequeñas, medianas y grandes empresas en todo el mundo. Creemos que estamos en una posición única para servir a nuestros clientes con un valor excepcional debido a nuestra profunda comprensión e intuición de nuestra base combinada con un enfoque científico riguroso y un enfoque centrado en el cliente para la construcción de productos financieros. Este líder estará apasionado por permitir el crecimiento de pequeñas, medianas y grandes empresas y otros segmentos a ser lanzados eliminando una barrera crítica para profundizar su actividad en Amazon: el acceso al capital. Este líder demostrará alto juicio y profunda experiencia en negocios a través de ciclos económicos. Trayendo una habilidad probada para identificar y recomendar soluciones basadas en datos, navegando a través de temas financieros y regulatorios complejos en distintas geografías. Este rol es altamente estratégico e interactuará con todos los niveles a través de una amplia gama de equipos y líderes en Amazon. Este líder necesitará trabajar con nuestros socios empresariales y de gestión de productos para comunicar las propiedades del análisis/modelado de su equipo. Este líder posee la agenda de investigación y priorización de varios años para el equipo, y asegura que los proyectos impulsen significativamente los resultados. Principales responsabilidades del trabajo
· Dirigir, mentorizar y desarrollar un equipo de ciencia de datos de alto rendimiento
· Aplicar análisis avanzados y técnicas de ML para apoyar los procesos de Gestión de Crédito
· Obtener, integrar y analizar datos de crédito alternativos para impulsar la innovación
· Ser dueño del camino del equipo de ciencia de datos, balancear múltiples proyectos eficientemente y lograr objetivos en un ambiente dinámico y de ritmo rápido
· Colaborar eficazmente con Estrategia de Crédito, equipos de operaciones, de producto, y la alta dirección en ABPL para suscribir a nuevos clientes y gestionar el riesgo de la cartera
· Mejorar la eficiencia operativa y la excelencia, asegurando modelos de gestión de crédito de alta eficiencia
· Fomentar una cultura de transparencia, integridad y uso ético de los datos. Estamos abiertos a contratar candidatos para trabajar en una de las siguientes ubicaciones:
Nueva York, NY, USA | Seattle, WA, USA

Cualificaciones Básicas

- Licenciatura en un campo cuantitativo (Estadística, Matemáticas, Informática, Aprendizaje Automático o equivalente).
- Más de 7 años de experiencia en un rol de ciencia de datos, aplicando ML para resolver problemas complejos en aplicaciones a gran escala; al menos 3 años de experiencia en un puesto de liderazgo gestionando científicos de Machine Learning.
- Excelentes habilidades analíticas. Demostrada capacidad para identificar y resolver problemas ambiguos.
- Demostrada atención al detalle y deseo de implicarse.
- Demostrada capacidad para operar de manera estratégica y táctica en un ambiente de alta energía y ritmo rápido. Alto grado de organización y capacidad para gestionar múltiples prioridades en competencia.
- Experiencia en la contratación y dirección de científicos con experiencia, así como un historial exitoso en el desarrollo de miembros junior desde la academia/industria a una carrera exitosa.
- Excelentes habilidades de comunicación (verbal y escrita) y colaboración que le permiten ganarse la confianza en todos los niveles.
- Proficiencia en Python, SQL o otro lenguaje de programación.

Cualificaciones preferidas

- Más de 10 años de experiencia práctica aplicando ML para resolver problemas complejos; 5 años o más de experiencia dirigiendo a científicos de Machine Learning.
- Experiencia en la gestión de proyectos para trabajar en proyectos interfuncionales.
- Logros probados en el desarrollo y gestión de una visión de investigación a largo plazo y un portafolio de iniciativas de investigación, con algoritmos y modelos que se han integrado exitosamente en sistemas de producción.
- Experiencia en el desarrollo de soluciones de aprendizaje automático con AWS.
- Experiencia con plataformas de big data como Hadoop o Spark y frameworks de aprendizaje automático como TensorFlow o Pytorch. Amazon se compromete a un lugar de trabajo diverso e inclusivo. Amazon es un empleador de igualdad de oportunidades y no discrimina por raza, origen nacional, género, identidad de género, orientación sexual, estado de veterano protegido, discapacidad, edad u otro estado legalmente protegido. Para las personas con discapacidades que deseen solicitar un alojamiento, visite https://www.amazon.jobs/es/disability/us. Nuestra compensación refleja el costo del trabajo en varios mercados geográficos de EE.UU. El salario base para este puesto oscila entre $ 140,100/año en nuestro mercado geográfico más bajo hasta $ 272,400/año en nuestro mercado más alto. El pago se basa en una serie de factores, incluido el lugar del mercado y puede variar según el conocimiento, las habilidades y la experiencia relacionadas con el trabajo. Amazon es una compañía de compensación total. Dependiendo de la posición ofrecida, la compensación en acciones, los pagos iniciales y otras formas de compensación pueden proporcionarse como parte de un paquete de compensación total, además de una gama completa de beneficios médicos, financieros y/o otros. Para obtener más información, visite https://www.aboutamazon.com/workplace/employee-benefits. Los solicitantes deben postularse a través de nuestro sitio interno o externo de carreras.