Data Science Engineer, User Billing

О Stripe:

Stripe находится на переднем крае переопределения глобальной финансовой инфраструктуры, давая толчок компаниям от стартапов до лидеров отрасли через бесшовные платежные решения и возможности для роста. Наша миссия выходит за рамки транзакций; мы стремимся увеличить ВВП интернета. В Stripe каждая ваша задача является шагом к демократизации глобального экономического участия, предоставляя вам платформу для самой значимой работы в вашей карьере.

В сердце Stripe команда Revenue Foundations улучшает взаимодействие компаний по всему миру с нашим многообразным набором продуктов. От обработки платежей до управления корпоративными решениями, наша команда обеспечивает бесперебойную интеграцию опыта биллинга, затрагивая каждую часть экосистемы Stripe через продукт, продажи, инженерию, финансы и операции.

Будучи инженером по обработке данных в сфере биллинга пользователей, ваш опыт в области инженерии данных и аналитики будет крайне важен. Вы будете играть ключевую роль в масштабировании наших услуг, сохраняя при этом целостность данных, сотрудничая с внутренними командами, такими как Продажи, Инженерия и Финансы, для улучшения наших систем биллинга. Ваши усилия напрямую улучшат опыт пользователя, обеспечивая точность биллинга и поддерживая масштабируемость новых коммерческих предприятий.

• Разработать и поддерживать масштабируемые системы данных, которые улучшат процессы биллинга Stripe для сложных транзакций.
• Использовать передовые навыки работы с данными и моделирования для решения задач, связанных с точностью данных и биллингом.
• Автоматизировать ключевые процессы для повышения эффективности с использованием передовых инструментов типа Scala, Spark, Airflow и далее.
• Тесное сотрудничество с командой Data Science для реализации моделей машинного обучения, обеспечивающих финансовую точность.

Stripe стремится приветствовать кандидатов, которые демонстрируют твердый опыт в области инженерии данных или программной инженерии, сосредоточенной на решениях для больших данных и построении данных. Идеальные кандидаты - те, кто стремится решать проблемы масштабируемости с помощью инновационных решений для данных и владеет распределенными фреймворками данных и языками программирования, такими как Scala, Python и SQL.

• Более 3 лет опыта в инженерии данных