Analityk Danych @Ubble przez Checkout.com

Opis firmy

W ciągu 5 lat Ubble stało się kluczowym francuskim graczem w obszarze weryfikacji tożsamości online. Nasza autorska technologia, oparta na rozpoznawaniu wideo w czasie rzeczywistym, nie ma sobie równych na świecie. Naszą bazę klientów stanowią zarówno tradycyjne firmy, jak i startupy takie jak DocuSign, UberEats, Crédit Agricole, BPI, Stuart, Swile, Treezor, itp. Naszą misją jest umożliwienie obywatelom bezpiecznego i wygodnego korzystania z ich cywilnej tożsamości w świecie cyfrowym, budując potrzebne zaufanie między usługami cyfrowymi a ich użytkownikami. Chronimy użytkowników przed kradzieżą tożsamości, a dostawców usług przed oszustwami. W 2022 roku Ubble zostało zakupione przez Checkout.com z celem wspólnego budowania przyszłości tożsamości. Model hybrydowy pracy: Wszystkie nasze biura na całym świecie przyjmują pracowników trzy razy w tygodniu (we wtorek, środę i czwartek). Dążyliśmy do stworzenia środowiska, które sprzyja wspólnej pracy, a jednocześnie daje możliwość współpracy z kolegami na całym świecie. Oferujemy różne przekąski, śniadania i opcje lunchu w biurze.

Opis stanowiska

Rola

Dołączasz do zespołu w krytycznym momencie:

• Dzięki wsparciu międzynarodowej grupy Checkout.com, Ubble ma teraz zasoby, by stać się światowym liderem w dziedzinie cyfrowej tożsamości. Ostatnio dokonaliśmy znaczących postępów, wprowadzając na rynek dwa nowe produkty. Jednak droga do zapewnienia sukcesu i globalnego rozpowszechnienia tych produktów dopiero się zaczyna. Jest jeszcze wiele do osiągnięcia!
• Zespół danych niedawno przeszedł na nowoczesny stos danych (dbt, Snowflake, Looker, Stitch, Monte Carlo, Airflow), umożliwiając nowe rodzaje analiz i monitoringu i otwierając możliwości do znaczącego wpływu.

W tej sytuacji, zespół danych jest w centrum inicjatyw rozwoju produktów Ubble, a jego rola jest kluczowa dla osiągnięcia naszych celów! W praktyce, Twoje zadania będą obejmowały:

• Rok temu, Ubble zdecydowało się strukturyzować swój zespół technologiczny i produktowy wokół 'plemion', kierowanych przez duo Analityk Danych/Product Manager. Ta ścisła współpraca daje możliwość współtworzenia mapy drogowej produktu wraz z doświadczonym menedżerem produktu.
• Zaangażowanie się w monitorowanie i napędzanie wydajności całego obszaru produktu (tzw. "plemię"). Obejmuje to definiowanie kluczowych wskaźników, rozwijanie możliwości monitoringu (dbt/Looker), śledzenie i alarmowanie, a także zapewnienie niezawodności danych.
• Samodzielne identyfikowanie okazji do ulepszenia produktu i podniesienia kluczowych wskaźników.
• Budowanie i doskonalenie procesów, aby zoptymalizować wpływ danych na Ubble, a ostatecznie wspomóc wzrost tego zespołu.

Nasza propozycja

• Rozwój strategii dla jednego z naszych plemion, we współpracy z menedżerem produktu.
• Pełna niezależność w zarządzaniu projektami o różnym charakterze (rozwojowymi, inżynierii danych, inteligencji biznesowej, produktu), i absolutna swoboda w kwestionowaniu i sugerowaniu ulepszeń istniejących systemów.
• Szanse na rozwijanie umiejętności związanych z danymi produktu, pracując z niezwykle zróżnicowanymi i bogatymi zestawami danych.
• Stajesz się częścią szybko rosnącego zespołu danych.
• Solidna, zdrowa kultura korporacyjna oparta na trosce, wysokich standardach, skupiająca się na wpływie i pragmatyzmie.
• Atrakcyjny pakiet zgodny z Twoim profilem.

Wymagania

Czego szukamy

• 3+ lat doświadczenia w analizie danych.
• Podejście pragmatyczne i zorganizowane: zdolność do rozwiązywania skomplikowanych problemów krok po kroku i dostarczania klarownych, zwięzłych i działających wniosków.
• Biegła znajomość języka farskiego i angielskiego.
• Gracz zespołowy (dbałość o szczegóły, pokora, otwartość na kwestionowanie i feedback).
• Twórczy i proaktywny: zdolny do znajdowania prostych i innowacyjnych rozwiązań skomplikowanych problemów, oraz do proaktywnego poszukiwania nowych sposobów wykorzystania danych.
• Ciekawy i skrupulatny: zainteresowany eksploracją i zrozumieniem trendów i anomalii, które się pojawiają.
• Solidna znajomość SQL, doświadczenie z narzędziami "modern data stack" (dbt, Snowflake i innymi), a doświadczenie z pythonem/R będzie dodatkowym atutem.

Dodatkowe informacje