Senior Machine Learning Engineer (Modeling), Measurement

Opis firmy

Od momentu otwarcia naszych drzwi w 2009 roku, Square stoi na czele ewolucji handlu. Początkowo stworzone, aby umożliwić każdemu przetwarzanie płatności i wykorzystywanie możliwości sprzedaży, nasza misja rozszerzyła się, gdy zidentyfikowaliśmy potrzebę bardziej zintegrowanych, spójnych narzędzi biznesowych. Dziś oferujemy zestaw narzędzi omnichannel za pośrednictwem naszych rozwiązań software'owych – począwszy od optymalizacji sprzedaży online, zarządzania zapasami, innowacyjnych opcji kup teraz, płać później poprzez Afterpay, usług rezerwacyjnych, po zaangażowanie klientów i zarządzanie personelem. Wszystkie te są uzupełnione przez nasze wbudowane usługi finansowe w punkcie sprzedaży, umożliwiając łatwy dostęp do pożyczek biznesowych i zaawansowanego zarządzania przepływami pieniężnymi. Nasze zaangażowanie poprzez Afterpay i więcej umieściło nas jako kluczowego partnera dla szerokiej skali sprzedawców – od lokalnych startupów po duże, ugruntowane przedsiębiorstwa.

Opis stanowiska

Zespoły zajmujące się uczeniem maszynowym w ramach naszej organizacji Go-To-Market (GTM) odgrywają fundamentalną rolę w kształtowaniu przyszłości handlu poprzez rozwijanie zaawansowanych modeli i algorytmów ML. Te wysiłki są kluczowe w dostarczaniu wpływowych wglądów na szerokiej gamie wskaźników firmowych oraz udoskonalaniu atrybucji kanałów GTM. W swojej roli jako Starszy Inżynier Uczenia Maszynowego będziesz miał kluczowe znaczenie w ulepszaniu systemu pomiarowego Square, inżynierując zaawansowane rozwiązania oparte na danych, informujące strategiczne decyzje dotyczące wzrostu i inwestycji.

Obowiązki:

• Pełnienie roli naszego wewnętrznego specjalisty w zakresie atrybucji opartej na danych, aby napędzać rozwój Square.
• Rozwój nowej generacji rozwiązań z dziedziny nauki o danych i uczenia maszynowego będących kluczowymi dla systemu atrybucji Square.
• Współpraca z kluczowymi interesariuszami w dziedzinach Finansów, Marketingu, Sprzedaży i innych w celu dostosowania naszych strategii wzrostu opartych na solidnych danych.
• Współpraca z zewnętrznymi dostawcami danych w celu zwiększenia pełnej atrybucji lejka.
• Bycie na bieżąco z pojawiającymi się trendami w uczeniu maszynowym i naukach o danych, stosując te postępy w celu ciągłego ewoluowania naszych systemów.

Kwalifikacje

• Powyżej 4 lat doświadczenia w dziedzinie nauk o danych i uczenia maszynowego, ze specjalizacją w atrybucji GTM.
• Udokumentowana wiedza fachowa w metodach uczenia statystycznego i konstruowaniu systemów atrybucji opartych na danych od podstaw, w tym modelach mieszanki marketingowej (MMM) i atrybuc