Senior Data Scientist - Commerce

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Fundada en 2013 con la visión de simplificar los pagos entre pares, la Cash App de Block se ha transformado en un ecosistema financiero completo. Ahora ofrecemos productos financieros innovadores como Afterpay/Clearpay para ayudar a nuestros 47 millones de usuarios activos mensuales a enviar, gastar, invertir, pedir prestado y ahorrar dinero sin esfuerzo. Nuestra misión es redefinir la relación con el dinero, haciéndola más comprensible, disponible al instante y accesible universalmente.

Con miles de empleados en todo el mundo, tanto en la oficina como de manera remota, Cash App fomenta una cultura de innovación, colaboración e impacto. Como un equipo distribuido desde hace mucho tiempo, nos aseguramos de que nuestros roles remotos estén diseñados para la creatividad, productividad y satisfacción de los empleados, sin importar la ubicación. Explora más sobre nuestra cultura de trabajo, beneficios y otras oportunidades en cash.app/careers.

El equipo de Data Science en Cash App aprovecha conjuntos de datos únicos para derivar insights y llevar a cabo acciones que mejoren las experiencias de los clientes. En este rol, trabajarás dentro de nuestra organización de Comercio, colaborando estrechamente con la gestión de productos y socios multifuncionales para integrar profundamente los ecosistemas de Cash App y Afterpay. Te centrarás en productos innovadores como Afterpay Plus. Los candidatos con comprensión de las experiencias de compra de los consumidores son particularmente valiosos para este rol.

  • Analizar grandes conjuntos de datos usando SQL y lenguajes de scripting para proporcionar insights accionables para el equipo de producto y otros stakeholders clave.
  • Utilizar una variedad de técnicas de modelado estadístico y matemático para comprender el comportamiento del cliente y abordar problemas desde los primeros principios.
  • Diseñar y analizar experimentos A/B para evaluar cambios en el producto.
  • Colaborar con ingenieros para registrar nuevas fuentes de datos para construir nuevas características del producto.
  • Construir, pronosticar y reportar métricas que impulsen la estrategia y la toma de decisiones para iniciativas clave del negocio.
  • Escribir código para procesar, limpiar y combinar fuentes de datos, resultando en conjuntos de datos ETL curados para el equipo más amplio.
  • Crear y compartir visualizaciones de datos y tableros de autoservicio con socios.
  • Comunicar hallazgos de manera efectiva con líderes de equipo y stakeholders multifuncionales.

Los candidatos ideales tendrán:

  • Exposición o interés en la detección de anomalías o ciencias de datos regulatorias.
  • Título de licenciatura en estadística, ciencias de datos o un campo relacionado con STEM con más de 7 años de experiencia relevante, O un título de posgrado con más de 5 años de experiencia relevante.
  • Competencia avanzada en SQL y herramientas de visualización de datos como Tableau o Looker.
  • Experiencia con lenguajes de scripting y análisis de datos como Python o R.
  • Conocimiento profundo de análisis de cohortes y embudos, y una comprensión de conceptos estadísticos como sesgo de selección y distribuciones de probabilidad.

SQL, Snowflake, Python (Pandas, Numpy), Tableau, Airflow, Looker, Mode, Prefect

Block utiliza un enfoque basado en el mercado para la compensación, que varía según la ubicación. Las ubicaciones en EE. UU. están categorizadas en cuatro zonas basadas en los costos laborales de cada área. El pago inicial se basará en las habilidades, experiencia, calificaciones, lugar de trabajo y condiciones del mercado relacionadas con el puesto. Los rangos de pago están sujetos a futuros ajustes.

Rangos de Pago por Zona:

  • Zona A: USD $171,800 - USD $257,600
  • Zona B: USD $163,200 - USD $244,800
  • Zona C: USD $154,600 - USD $232,000
  • Zona D: USD $146,000 - USD $219,000

Para encontrar la designación de zona de una ubicación, por favor consulta nuestro mapa oficial de zonas. ¡Esperamos tu solicitud y la posibilidad de que te unas a nuestro equipo innovador en Block como Científico de Datos Senior en Comercio