Staff Product Data Scientist

W PayPal (NASDAQ: PYPL) jesteśmy zaangażowani w demokratyzację usług finansowych oraz w umożliwienie ludziom i firmom dołączenia i rozwijania się w globalnej gospodarce. Nasza wizja obejmuje świat, w którym finanse są dostępne dla każdego, uwalniając potencjalne możliwości ekonomiczne na wszystkich poziomach. Jako część naszego zespołu, będziesz w sercu pionierskich działań na rzecz ruchu pieniężnego i handlu na całym świecie.

PayPal poszukuje wyjątkowych, analitycznych i oddanych Staff Product Data Scientists, aby zwiększyć nasz globalny wpływ. Będziesz częścią zespołu zobowiązanego do innowacji na skalę międzynarodową, rozwiązywania złożonych problemów i wykorzystywania ogromnych zbiorów danych do napędzania sukcesu na naszych platformach.

Od idealnego kandydata oczekujemy:

• Biegłej znajomości SQL i wyjątkowych umiejętności wizualizacji danych.
• Zdolności do integrowania i interpretowania wyników danych w celu dostarczenia możliwych do działania wniosków.
• Umiejętności prowadzenia dogłębnych analiz kluczowych metryk biznesowych i tworzenia prezentacji przyjaznych dla użytkownika.
• Doświadczenia w bezpośredniej współpracy z interesariuszami w celu wymiany pomysłów i rozwiązań.
• Proaktywnego podejścia do przyjmowania najlepszych praktyk w branży i generowania innowacyjnych pomysłów.

Jesteś osobą kierującą się danymi i wykorzystujesz dane do rozwiązywania pytań biznesowych. Słyniesz z analitycznej rygorystyczności, pasji do empirycznych badań i zdolności do samodzielnej pracy w dynamicznym środowisku. Dzięki Twojemu energicznemu i współpracy duchowi, jesteś gotowy do napędzania wglądów produktowych, które kształtują przyszłość e-handlu.

Jako Staff Product Data Scientist w PayPal, będziesz:

• Współpracować z menedżerami produktu w celu określenia metryk mierzących nowe wydajności produktów.
• Przeprowadzać eksploracyjne analizy danych, rozwijać deski rozdzielcze dla kadry zarządzającej i tworzyć solidne przypadki biznesowe wpływające na decyzje.
• Analizować i ulepszać wydajność produktu, diagnozować problemy i doradzać optymalne rozwiązania.
• Mentorować członków zespołu i ustalać najlepsze praktyki w analizie i eksperymentowaniu.

Aby zostać rozważonym na to stanowisko, powinieneś posiadać:

• Minimum 7 lat doświadczenia w analizie danych w złożonym, bogatym w dane środowisku.
• Mocne podstawy ilościowe z dyplomem z analizy, inżynierii, informatyki lub podobnych.
• Znajomość eksperta w SQL, Excel, Tableau lub Qlikview; znajomość R lub Pythona jest preferowana.
• Doświadczenie w usługach finansowych lub rozwiązaniach płatniczych będzie dużym atutem.