Responsable des Sciences des Données, Paiements et Prêts B2B d'Amazon

Le Responsable des Sciences des Données sera un membre clé de l'équipe de Crédit de l'unité Paiements et Prêts d'Amazon Business. Ce leader dirigera l'équipe scientifique qui développe les meilleurs systèmes de souscription.

Ce rôle représente un défi intellectuel, technique et opérationnel significatif avec une énorme opportunité d'impact commercial. Amazon est dédié à la construction de services de crédit/prêt qui aident les petites, moyennes et grandes entreprises à travers le monde. Nous croyons que nous sommes dans une position unique pour servir nos clients avec une valeur exceptionnelle grâce à notre compréhension profonde et notre perspicacité sur notre base, couplée à une approche scientifique rigoureuse et une emphase centrée sur le client pour construire des produits financiers. Ce leader sera passionné par l'habilitation de la croissance des petites, moyennes et grandes entreprises et d'autres segments à lancer en éliminant une barrière critique à l'approfondissement de leur activité sur Amazon – l'accès au capital.

Ce leader démontrera un jugement élevé et une expérience commerciale profonde à travers les cycles économiques. Ils apporteront une capacité éprouvée à identifier et recommander des solutions basées sur des données, en naviguant à travers des problèmes financiers et réglementaires complexes à travers les géographies. Ce rôle est hautement stratégique et interagira à tous les niveaux à travers un large éventail d'équipes et de leaders à travers Amazon. Ce leader devra travailler avec nos partenaires commerciaux et de gestion de produits pour communiquer les propriétés de l'analyse / modélisation de leur équipe. Ce leader possède l'agenda de recherche pluriannuel et la priorisation pour l'équipe, et assure que les projets ont un impact significatif.


Responsabilités clés du poste
· Diriger, encadrer et développer une équipe de haut niveau en sciences des données
· Appliquer des techniques d'analyse avancée et de ML pour soutenir les processus de gestion du crédit
· Rechercher, incorporer et analyser des données de crédit alternatives pour stimuler l'innovation
· Posséder la feuille de route de l'équipe des sciences des données, équilibrer efficacement plusieurs projets et atteindre les objectifs dans un environnement dynamique et effréné
· Collaborer efficacement avec la Stratégie de Crédit, les équipes opérationnelles, les équipes de produits, et la haute direction de ABPL pour souscrire de nouveaux clients et gérer les risques de portefeuille
· Améliorer l'efficacité et l'excellence opérationnelles, assurer des modèles de gestion du crédit performants
· Promouvoir une culture de transparence, d'intégrité et d'utilisation éthique des données.

Nous sommes ouverts à l'embauche de candidats pour travailler dans l'un des endroits suivants :

New York, NY, USA | Seattle, WA, USA

Qualifications de base

- Diplôme de baccalauréat dans un domaine quantitatif (Statistique, Mathématiques, Informatique, Apprentissage de Machine ou équivalent)
- 7+ années d'expérience dans un rôle de scientifique des données, appliquant le ML pour résoudre des problèmes complexes pour des applications à grande échelle ; 3+ années d'expérience dans un rôle de leadership gérant des Scientifiques en Apprentissage de Machine
- Excellentes compétences analytiques. Capacité démontrée à identifier et résoudre des problèmes ambigus.
- Capacité à prêter attention aux détails.
- Capacité démontrée à opérer de manière stratégique et tactique dans un environnement dynamique et rapide. Haut degré d'organisation et capacité à gérer plusieurs priorités concurrentes.
- Expérience de recrutement et de leadership de scientifiques expérimentés ainsi qu'un bon bilan de développement de membres juniors de l'académie ou de l'industrie.
- Excellentes compétences en communication (verbales et écrites) et collaboration qui vous permettent de gagner la confiance à tous les niveaux.
- Maîtrise de Python, SQL ou un autre langage de programmation.

Qualifications préférées

- 10+ années d'expérience pratique d'application du ML pour résoudre des problèmes complexes ; 5+ années d'expérience de gestion de Scientifiques en Apprentissage de Machine
- Expérience en gestion de projet pour travailler sur des projets transversaux.
- Preuves concrètes de développement et de gestion d'une vision et d'un portefeuille de recherche à long terme, avec des algorithmes et des modèles qui ont été intégrés avec succès dans des systèmes de production.
- Expérience du développement de solutions d'apprentissage automatique avec AWS.
- Expérience avec les plateformes de big data comme Hadoop ou Spark, et les frameworks d'apprentissage de machine comme TensorFlow ou Pytorch.

Amazon s'engage à offrir un lieu de travail diversifié et inclusif. Amazon est un employeur qui pratique l'égalité des chances et ne fait pas de discrimination sur la base de la race, de l'origine nationale, du genre, de l'identité de genre, de l'orientation sexuelle, du statut de vétéran protégé, du handicap, de l'âge ou d'un autre statut légalement protégé. Pour les personnes handicapées qui souhaiteraient demander un aménagement, veuillez visiter https://www.amazon.jobs/en/disability/us.

Notre rémunération reflète le coût du travail sur plusieurs marchés géographiques américains. La rémunération de base pour ce poste varie de $140,100/année dans notre marché géographique le plus bas à $272,400/année dans notre marché géographique le plus haut. Le salaire est basé sur un certain nombre de facteurs, dont la localisation de marché et peut varier selon la connaissance, les compétences et l'expérience liées au travail. Amazon est une entreprise qui offre une rémunération totale. Selon le poste proposé, l'équité, les paiements à la signature et d'autres formes de compensation peuvent être inclus dans le package de rémunération totale, en plus de l'offre d'une gamme complète de prestations médicales, financières et autres. Pour plus d'informations, veuillez visiter https://www.aboutamazon.com/workplace/employee-benefits. Les candidats doivent postuler via notre site carrière interne ou externe.