Científico Principal de Datos, Riesgo

Descripción de la Empresa

Desde que abrimos nuestras puertas en 2009, el mundo del comercio ha evolucionado inmensamente, al igual que Square. Tras permitir que todos pudieran realizar pagos y no perder ninguna venta, vimos a los vendedores obstaculizados por productos y herramientas dispares y obsoletas que no funcionarían juntos.

Entonces nos expandimos al software y comenzamos a desarrollar soluciones integradas y omnicanal, para ayudar a los vendedores a vender en línea, gestionar inventario, ofrecer funcionalidades de "comprar ahora, pagar después" a través de Afterpay, concertar citas, atraer compradores leales, y contratar y pagar al personal. En todo ello, hemos incluido herramientas de servicios financieros en el punto de venta, para que los comerciantes puedan acceder a un préstamo comercial y administrar su flujo de efectivo en un solo lugar. Afterpay fomenta 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 una escala mayor.

Hoy, somos un socio para vendedores de todos los tamaños, desde grandes negocios a nivel empresarial con operaciones complejas, hasta vendedores que están empezando, así como comerciantes que comenzaron a vender con Square y han crecido con el tiempo. A medida que nuestros vendedores crecen, también lo hacen nuestras soluciones. 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 Puesto

Estamos buscando a un Científico de Datos para unirse a nuestro equipo de Aprendizaje Automático y Ciencias de Decisión en Riesgo. Crearás procesos para erradicar actividades de alto riesgo en la plataforma de productos de Square. También gestionarás los KPI de riesgo de alto nivel, establecerás métricas operativas esenciales, y harás mejoras a través de soluciones de aprendizaje automático o análisis.

El Científico de Datos de Riesgo utilizará habilidades analíticas para identificar y prevenir los riesgos de pagos. Liderarás experimentos para promover la efectividad del Riesgo a lo largo de Square. Colaborarás con los equipos de producto, ingeniería, operaciones, políticas y ventas para influir en el mapa de ruta y los procesos globales de Riesgo de Square. Tendrás la oportunidad de posesionarte de las métricas claves, desarrollar tuberías de datos, ETL. También tendrás un impacto directo en nuestras métricas de éxito clave a través de la construcción de soluciones de aprendizaje automático, desarrollo y despliegue de reglas de detección de riesgos.

Tus Funciones Serán:

• Diagnosticar problemas y desarrollar recomendaciones atractivas y basadas en datos
• Desarrollar y mantener múltiples tuberías de datos y ETLs
• Colaborar con los equipos de Producto, Ingeniería y Operaciones para diseñar soluciones a los problemas empresariales, influir en la hoja de ruta del producto y solucionar nuevos productos/procesos
• Tendrás la oportunidad de utilizar herramientas de aprendizaje automático para desarrollar soluciones basadas en datos.
• Promover soluciones de riesgo creativas a través de la evaluación de terceros e integración con un enfoque en mejorar la experiencia del vendedor
• Desarrollar presentaciones ejecutivas para el liderazgo de Square

Calificaciones

• Un BS/BA en Estadísticas, Matemáticas, Investigación de Operaciones, Ingeniería, Ciencias de la Computación, Economía, o un campo cuantitativo/técnico relacionado
• 7+ años de experiencia relevante (o maestría y 4+ años)
• Experiencia con SQL, Python y Looker
• Experiencia con el desarrollo y despliegue de modelos de aprendizaje automático
• Experiencia impulsando soluciones basadas en datos y gestión de proyectos para su implementación
• Experiencia respondiendo a preguntas no estructuradas y gestionando proyectos y tareas hasta su conclusión
• Una pasión por la misión de Square
• Experiencia en riesgo, confianza y seguridad, pagos, o prevención de spam

Información Adicional

Block adopta un enfoque basado en el mercado para el pago, y el pago puede variar dependiendo de tu ubicación. Las ubicaciones en EE.UU. se categorizan en una de cuatro zonas basándose en un índice de coste de la mano de obra para esa área geográfica. El salario inicial del candidato exitoso se determinará en función de las habilidades relacionadas con el trabajo, la experiencia, las calificaciones, la ubicación de trabajo y las condiciones del mercado. Estos rangos pueden ser modificados en el futuro.

Zona A: USD $152,100 - USD $185,900
Zona B: USD $144,500 - USD $176,700
Zona C: USD $136,900 - USD $167,300
Zona D: USD $129,300 - USD $158,100