Technical Data Analyst

À propos de Stripe

Stripe est une plateforme d'infrastructure financière de premier plan conçue pour les entreprises de toutes tailles. Des entreprises mondiales aux startups innovantes, des millions de sociétés font confiance à Stripe pour gérer leurs paiements, augmenter leurs revenus et débloquer de nouvelles opportunités commerciales. Notre mission est d'augmenter le PIB de l'internet, et nous avons une quantité extraordinaire de travail devant nous. Rejoignez-nous pour rendre l'économie mondiale accessible à tous et réaliser le travail le plus significatif de votre carrière.

À propos de l'équipe

L'équipe Stratégie et Analytique (S&A) de Stripe maximise et accélère l'efficacité opérationnelle, permettant ainsi à Stripe de mieux servir nos utilisateurs. Agissant comme les COO des opérations de Stripe, nous collaborons de manière transversale avec des équipes globales pour gérer les opérations quotidiennes et nous concentrer sur les priorités stratégiques à long terme. Notre approche basée sur les données nous permet de résoudre des défis complexes, de guider la planification des affaires et de rationaliser l'exécution de la stratégie à la définition des objectifs.

Ce que vous ferez

Nous recherchons un Analyste Principal pour améliorer la performance commerciale dans le pilier Fondations de Données de Stratégie et Analytique. Ce rôle est essentiel pour utiliser des connaissances basées sur les données pour orienter la prise de décision à travers les opérations de Stripe. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les parties prenantes techniques pour aborder des défis d'importance en utilisant des données. Vos responsabilités incluront le développement, la mise en œuvre et le maintien de métriques opérationnelles clés et de pipelines de données, assurant des données de base robustes et fiables.

En collaboration avec les équipes Data Science, Produit et Ingénierie, vous mettrez en œuvre des solutions basées sur les données pour optimiser les processus et les outils. En tant qu'expert technique et intermédiaire entre Stratégie et Analytique et les partenaires opérationnels, vous promouvrez l'utilisation des données dans des projets et initiatives à fort impact.

Si vous êtes curieux, avide de résoudre de grands défis de données, passionné par l'aide aux utilisateurs, et excité de rejoindre une équipe en forte croissance, nous voulons avoir de vos nouvelles.

Responsabilités

• Collaborer avec des parties prenantes techniques et transversales pour identifier et aborder des défis d'importance grâce aux données et à l'analyse.
• Gérer le développement, la mise en œuvre et le maintien de métriques opérationnelles et de sources de données.
• Travailler en partenariat avec Data Science sur la création de modèles de machine learning, la génération de fonctionnalités et la surveillance des performances.
• Collaborer avec les équipes Opérations et Ingénierie pour mettre en œuvre des projets de données à fort impact et promouvoir la prise de décision basée sur les données.

Qui vous êtes

Nous recherchons des candidats qui répondent aux exigences minimales énumérées ci-dessous. Les qualifications préférées sont un bonus mais ne sont pas obligatoires.

Exigences Minimales :

• Plus de 3 ans d'expérience dans des rôles analytiques.
• Expérience dans le développement et le maintien de pipelines ETL.
• Maîtrise de SQL et compréhension des bases de données relationnelles ; expérience de travail avec de grands ensembles de données.
• Maîtrise de Scala, Python ou un autre langage de programmation.
• Compétences en tests A/B, configuration et analyse d'expériences.
• Expérience avec des techniques de machine learning appliqué.
• Capacité à utiliser les connaissances basées sur les données pour orienter les objectifs commerciaux et opérationnels ; excellentes compétences analytiques, de communication et de présentation.

Qualifications Préférées :

• Expérience dans les Opérations, les Ventes, le Support, ou la Gestion des Comptes.
• Expérience en écriture et débogage de pipelines de données utilisant des frameworks de données distribuées (Hadoop/Spark/Pig/etc.).
• Expérience avec Scala Spark.
• Expérience avec Airflow.
• Expérience dans des environnements