Specjalista ds. Analizy Danych, Sukces Klienta

Opis firmy

Od momentu rozpoczęcia działalności w 2009 roku, krajobraz handlowy doświadczył drastycznych przemian, a wraz z nim Square. Po wyposażeniu wszystkich w możliwość przetwarzania płatności i eliminacji ryzyka utraty transakcji, zauważyliśmy, że sprzedawcy napotykają przeszkody na drodze do rozwoju spowodowane różnymi przestarzałymi produktami i narzędziami, które były ze sobą niekompatybilne.

W związku z tym poszerzyliśmy nasze horyzonty o oprogramowanie i rozpoczęliśmy pracę nad tworzeniem zintegrowanych, kompleksowych rozwiązań - mających na celu umożliwienie sprzedawcom prowadzenia sprzedaży online, nadzorowanie swojego asortymentu, oferowanie opcji "kup teraz, zapłać później" za pośrednictwem Afterpay, planowanie spotkań, interakcję z lojalnymi klientami oraz rekrutację i wynagradzanie personelu. Idąc dalej, wdrożyliśmy narzędzia usług finansowych w punkcie sprzedaży, umożliwiając firmom zabezpieczanie pożyczek i kontrolowanie przepływów pieniężnych w jednym miejscu. Afterpay wpłynął na nasz cel dostarczania kompleksowych narzędzi, które przynoszą znaczącą wartość i wzrost, pozwalając sprzedawcom przyciągnąć następną generację kupujących, zwiększyć wartość zamówień i konkurować na większą skalę.

Obecnie współpracujemy z handlowcami na różnych poziomach - od dużych, przedsiębiorstw o złożonych operacjach, po te dopiero rozpoczynające działalność, a także handlowców, którzy rozpoczynali swoją drogę ze Square i rozwijali się z czasem. Wraz z rozwojem naszych klientów, nasze rozwiązania ewoluują równolegle. Przed nami ogromna szansa. Chcemy budować znaczące, sensowne i trwałe przedsiębiorstwo, pomagając sprzedawcom na całym świecie czynić to samo.

Opis stanowiska

Zespół ds. Obsługi Klienta nadzoruje codzienne funkcje jednostki CS (w tym zarządzanie siłą roboczą, zarządzanie dostawcami i narzędzia/infrastrukturą), identyfikuje, projektuje i wdraża strategiczne inicjatywy mające na celu zwiększenie efektywności (jakości i efektywności) naszego zespołu CS. Jesteśmy grupą kierowaną danymi: inżynieria danych, nauka o danych i analityka stanowią rdzeń tego, co robimy i wspierają wszystkie powyższe operacje.

Jako naukowiec danych w Square, będziesz prowadzić projekty wykorzystujące nasze unikalne, bogate i szybko rosnące dane. Jesteśmy entuzjastycznym zespołem hakerów, statystyków i optymalizatorów, którzy są biegli w definiowaniu problemów, przetwarzaniu danych i wpływaniu na decyzje.

Twoja rola będzie kluczowa w kształtowaniu zrozumienia naszych klientów przez Square. Te rozwiązania ujawnią działania, które można podjąć, aby poprawić decyzje biznesowe i zapewnić naszym klientom lepsze doświadczenia. Nasz aktualny zestaw technologii obejmuje GCP, Pythona, Looker i SQL.

Twoje obowiązki to:

• Kierowanie projektami analitycznymi od początku do końca: budowanie relacji z zespołami, organizowanie i analiza danych oraz podsumowanie i prezentowanie kluczowych odkryć wspierających podejmowanie decyzji
• Współpraca z inżynierami w celu propagowania najlepszych praktyk w zakresie danych i realizacji rozwiązań analitycznych
• Współpraca z liderami biznesowymi, ekspertami w danej dziedzinie i decydentami w celu ustalenia parametrów sukcesu i optymalizacji nowych produktów, funkcji, polityk i modeli
• Wykorzystanie Twojej wiedzy na temat narzędzi analitycznych oraz precyzji naukowej do wypracowania działalnych wniosków
• Komunikowanie kluczowych wyników głównym decydentom za pomocą mowy, wizualizacji i form pisanych

Kwalifikacje

Posiadasz:

• 3+ lata doświadczenia w obszarze analityki i licencjat lub równorzędne kwalifikacje
• Biegłość w SQL, Python i Machine Learning, a także doświadczenie w eksploracji i zrozumieniu dużych, złożonych zbiorów danych i systemów danych
• Doświadczenie w pracy zarówno z partnerami technicznymi, jak i nietechnicznymi, w tym profesjonalistami z dziedziny kreatywności i menedżerami marketingu produktów
• Doświadczenie w pracy nad inicjatywami biznesowymi i produktowymi skoncentrowanymi na wzroście i zatrzymaniu klientów
• Znajomość technik statystycznych i uczenia maszynowego do rozwiązywania praktycznych problemów biznesowych, takich jak testowanie hipotez, sprzedaż krzyżowa i prognozowanie churnu klientów
• Doświadczenie w obsłudze zaległości i pracy samodzielnej

Dodatkowe informacje

Block przyjmuje podejście rynkowe do wynagrodzeń, a wynagrodzenie może różnić się w zależności od Twojej lokalizacji. Lokalizacje w USA są klasyfikowane do jednej z czterech stref, w zależności od wskaźnika kosztów pracy w danym obszarze. Wysokość początkowego wynagrodzenia dla udanego kandydata będzie ustalana na podstawie umiejętności, doświadczenia, kwalifikacji, miejsca pracy i trendów rynkowych. Te zakresy mogą być w przyszłości dostosowywane.

Strefa A: USD $125,600 - USD $153,600
Strefa B: USD $119,300 - USD $145,900
Strefa C: USD $113,000 - USD $138,200
Strefa D: USD $106,800 - USD $130,600