Scientifique de Données, Plateforme de Commerce

Description de l'entreprise

Depuis notre ouverture en 2009, le monde du commerce a considérablement évolué, et Square aussi. Après avoir permis à quiconque d'effectuer des paiements et de ne jamais manquer une vente, nous avons constaté que les vendeurs étaient entravés par des produits et des outils disparates et démodés qui ne fonctionnaient pas ensemble.

Nous nous sommes donc lancés dans le logiciel et avons commencé à construire des solutions intégrées et omnicanal - pour aider les vendeurs à vendre en ligne, à gérer les stocks, à proposer la fonctionnalité "acheter maintenant, payer plus tard" grâce à Afterpay, à prendre des rendez-vous, à fidéliser les acheteurs, et à embaucher et payer le personnel. Nous avons intégré des outils de services financiers à tous ces points de vente, afin que les commerçants puissent accéder à un prêt commercial et gérer leur trésorerie en un seul endroit. Afterpay renforce notre objectif de fournir des outils omnicanal qui débloquent une valeur et une croissance significatives, permettant aux vendeurs de capter la prochaine génération de consommateurs, d'augmenter la taille des commandes et de concurrencer à une plus grande échelle.

Aujourd'hui, nous sommes partenaires de vendeurs de toutes tailles - des entreprises de grande taille et à l'échelle de l'entreprise avec des opérations complexes, des vendeurs qui commencent tout juste, ainsi que des commerçants qui ont commencé à vendre avec Square et qui ont grandi avec le temps. À mesure que nos vendeurs grandissent, nos solutions évoluent également. Une opportunité massive se présente devant nous. Nous construisons une entreprise importante, significative et durable, et nous aidons les vendeurs du monde entier à faire de même.

Description du poste

Les data scientists de l'équipe d'analyse des commandes sont intégrés au sein des équipes de produits et utilisent l'ingénierie, l'analytique, les statistiques et l'apprentissage automatique pour permettre la prise de décisions basées sur les données dans le développement de produits. Les data scientists soutiennent la mission de Square d'autonomisation économique, en utilisant les données pour comprendre et faire preuve d'empathie envers nos clients, nous permettant de créer une expérience produit remarquable.

Vous allez :

• Collaborer avec les intervenants sur le produit pour identifier, prioriser et répondre aux questions les plus importantes où l'analytique aura un impact significatif et produira des informations exploitables
• Développer des outils et des ressources pour permettre l'accès aux données et l'auto-formation afin que votre expertise puisse être utilisée là où elle est la plus efficace
• Appliquer un ensemble diversifié de tactiques comme les statistiques, le raisonnement quantitatif et l'apprentissage automatique; discerner où des solutions analytiques simples (par exemple, une visualisation rapide) sont préférables à des solutions complexes (par exemple, l'apprentissage automatique).
• Communiquer les analyses et les décisions aux intervenants de haut niveau dans des supports verbaux, visuels et écrits
• Contribuer à la stratégie de données de la plateforme et influencer les intervenants pour qu'ils prennent des décisions d'architecture et de conception bien informées qui affectent les données chez Square

Qualifications

Vous avez :

• Plus de 3 ans d'expérience en science des données axée sur les produits ou équivalent
• Une aisance en SQL
• Une expérience de l'analyse de données et de l'apprentissage automatique utilisant Python ou R
• Une expérience de l'utilisation des statistiques pour informer la prise de décision
• La capacité à comprendre des systèmes commerciaux et de données complexes; polyvalence et volonté d'apprendre de nouvelles technologies sur le tas

Mieux encore :

• Un diplôme (B.S., M.S., Ph.D.) en mathématiques, statistiques, informatique, sciences physiques, économie ou un domaine technique connexe
• Une expérience avec un outil de BI tel que Looker ou Tableau
• Une expérience de la conception, du développement et des meilleures pratiques de l'entrepôt de données

Technologies que nous utilisons et enseignons :

• SQL (Snowflake)
• Python (numpy, pandas, scikit-learn, etc.)
• Apprentissage automatique (par exemple, régression, méthodes d'ensemble, réseaux neuronaux, etc.)
• Statistiques (méthodes bayésiennes, conception expérimentale, inférence causale)
• Snowflake
• Plateforme cloud Google: BigQuery, Dataflow, et Composer
• Airflow & Prefect pour l'ETL
• Looker, Amplitude, & Tableau pour la visualisation des données

Informations supplémentaires

Block prend une approche basée sur le marché pour la rémunération, et la paie peut varier en fonction de votre lieu de résidence. Les localisations canadiennes sont classées en deux zones basées sur un index des coûts de main d'œuvre pour cette zone géographique. La rémunération de départ du candidat retenu sera déterminée sur la base des compétences, de l'expérience, des qualifications liées au travail, du lieu de travail et des conditions du marché. Ces fourchettes peuvent être modifiées à l'avenir.

CA-A : CAD 104 100,00 $ - CAD 156 100,00 $
CA-B : CAD 100 400,00 $ - CAD 150 600,00 $