Senior Machine Learning Engineer (Modeling), Measurement

Description de l'entreprise

Depuis notre création en 2009, Square est à l'avant-garde de l'évolution du commerce. Initialement créé pour permettre à tous de traiter les paiements et de saisir les opportunités de vente, notre mission s'est élargie à mesure que nous avons identifié le besoin d'outils commerciaux plus intégrés et cohérents. Aujourd'hui, nous proposons une suite d'outils omnicanal à travers nos solutions logicielles — allant de l'optimisation des ventes en ligne, la gestion des stocks, des options innovantes d'achat maintenant, payez plus tard via Afterpay, des services de réservation, à l'engagement des clients et la gestion du personnel. Tout cela est complété par nos services financiers intégrés au point de vente, permettant un accès transparent aux prêts commerciaux et une gestion sophistiquée des flux de trésorerie. Notre engagement à travers Afterpay et plus encore nous a positionnés comme un partenaire essentiel pour une diversité de vendeurs — des startups locales aux grandes entreprises établies.

Description du poste

Les équipes d'apprentissage automatique de mesure au sein de notre organisation Go-To-Market (GTM) sont fondamentales dans la formation de l'avenir du commerce en développant des modèles et algorithmes ML avancés. Ces efforts sont cruciaux pour fournir des insights impactants à travers des métriques globales de l'entreprise et pour affiner l'attribution des canaux GTM. Dans votre rôle d'Ingénieur Senior en Apprentissage Automatique, vous serez essentiel pour améliorer le système de mesure de Square en ingéniant des solutions basées sur les données qui informent les décisions stratégiques de croissance et d'investissement.

Responsabilités :

• Agir en tant que spécialiste interne dans l'attribution basée sur les données pour propulser l'expansion de Square.
• Développer une nouvelle génération de solutions de science des données et d'apprentissage automatique au cœur du système d'attribution de Square.
• Collaborer avec les parties prenantes clés à travers la Finance, le Marketing, les Ventes, et plus encore pour adapter nos stratégies de croissance sur des données solides.
• Travailler en lien avec des fournisseurs de données tiers pour améliorer l'attribution complète de l'entonnoir.
• Rester à jour avec les tendances émergentes en apprentissage automatique et science des données, en appliquant ces avancées pour faire évoluer continuellement nos systèmes.

Qualifications

• Plus de 4 ans d'expérience en science des données et en apprentissage automatique, spécialisé dans l'attribution GTM.
• Expertise avérée dans les méthodes d'apprentissage statistique et la construction de systèmes d'attribution basés sur les données de zéro, y compris les modèles de mix marketing (MMM) et l'attribution multi-touch (MTA).
• Compétence avancée dans le déploiement et la gestion de modèles et systèmes ML étendus en utilisant des outils standard de l'industrie tels que TensorFlow, Keras, PyTorch, Scikit-Learn, AWS, Azure et Google Cloud.
• Capacité démontrée à travailler en étroite collaboration avec des parties prenantes seniors de diverses fonctions telles que la Finance, le Marketing et le Risque.
• Compétences exceptionnelles en communication et une capacité démontrée à travailler au sein d'équipes multidisciplinaires.

Informations sur la rémunération

Chez Block, la rémunération est basée sur une approche guidée par le marché. La rémunération peut varier en fonction du lieu de travail, qui est catégorisé en quatre zones de coût. La fourchette salariale prévue pour ce