Científico de Datos Senior - Soporte

Descripción de la compañía

Todo comenzó con una idea en Block en 2013. Inicialmente construido para aliviar el dolor de los pagos de persona a persona, Cash App ha pasado de ser un producto simple con un solo propósito a una aplicación dinámica, ofreciendo una mejor manera de enviar, gastar, invertir, pedir prestado y ahorrar a nuestros millones de usuarios activos mensuales. Con la misión de redefinir la relación del mundo con el dinero haciéndolo más relacionable, disponible y accesible, en Cash App tendrás la oportunidad de tener un impacto real en tu carrera.

Hoy, Cash App tiene miles de empleados en todo el mundo con una cultura orientada a la creatividad, colaboración e impacto. Hemos sido un equipo distribuido desde el primer día, y continuamos valorando trabajar a través de las zonas horarias y los continentes tanto de forma remota como en nuestras oficinas de Cash App.

Nuestras oficinas son excelentes, pero muchos de nuestros roles pueden ser realizados de forma remota desde los países donde opera Block. Adaptamos nuestra experiencia para defender la creatividad y la productividad de nuestros empleados dondequiera que estén.

Descripción del puesto

La organización de Soporte de Cash App está creciendo y estamos buscando Científicos de Datos (DS) para unirse al equipo. El equipo de DS en Cash obtiene valiosos insights de nuestros conjuntos de datos únicos y transforma esos insights en acciones que mejoran la experiencia de nuestros clientes todos los días. En este rol, estarás incrustado en nuestra organización de Soporte y trabajarás en estrecha colaboración con las operaciones y otros socios interfuncionales para impulsar un cambio significativo en la forma en que nuestros clientes interactúan con el equipo de Soporte y resuelven problemas con sus cuentas.

Como un Científico de Datos, tú:

• Colaborarás directamente con un equipo de soporte al cliente de Cash App, trabajando en estrecha colaboración con operaciones, ingenieros y aprendizaje automático
• Analizarás grandes conjuntos de datos utilizando SQL y lenguajes de script para revelar insights accionables y oportunidades al equipo de producto y otros interesados clave
• Enfocarás los problemas desde los primeros principios, utilizando una variedad de técnicas de modelado estadístico y matemático para investigar y entender el comportamiento del cliente
• Diseñarás y analizarás experimentos A/B para evaluar el impacto de los cambios que hacemos en el producto
• Trabajarás con ingenieros para registrar nuevas y útiles fuentes de datos mientras construimos nuevas funcionalidades del producto.
• Construirás, pronosticarás e informarás sobre métricas que impulsan la estrategia y facilitan la toma de decisiones para iniciativas empresariales clave
• Escribirás código para procesar, limpiar y combinar efectivamente las fuentes de datos de formas únicas y útiles, a menudo resultando en conjuntos de datos ETL curados que son fácilmente utilizados por el equipo en general
• Construirás y compartirás visualizaciones de datos y cuadros de mando de autoservicio para tus socios
• Comunicarás eficazmente tu trabajo con los líderes del equipo e interesados interfuncionales de forma regular

Calificaciones

Tú tienes:

• Una valoración por la conexión entre tu trabajo y la experiencia que proporciona a los clientes. Sería genial tener una exposición previa o interés en los problemas de soporte al cliente
• Una licenciatura en estadística, ciencia de datos, o un campo similar STEM con 4+ años de experiencia en un rol relevante O
• Un título de posgrado en estadística, ciencia de datos, o un campo similar STEM con 2+ años de experiencia en un rol relevante
• Avanzada competencia con SQL y herramientas de visualización de datos (por ejemplo, Tableau, Looker, etc.)
• Experiencia con lenguajes de programación para análisis y script de datos, como Python o R
• Experiencia con análisis de cohortes y embudos, una profunda comprensión de los conceptos estadísticos como el sesgo de selección, las distribuciones de probabilidad, y las probabilidades condicionales
• Experiencia en un ambiente tecnológico de alto crecimiento
  

Tecnologías que utilizamos y enseñamos:

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

Información adicional