Senior Data Scientist - Commerce

Job expired!

Основанная в 2013 году с целью упростить платежи между пользователями, Cash App компании Block превратилась в полноценную финансовую экосистему. Сейчас мы предлагаем инновационные финансовые продукты, такие как Afterpay/Clearpay, чтобы помочь нашим 47 миллионам активных пользователей отправлять, тратить, инвестировать, занимать и экономить деньги без усилий. Наша миссия - переосмыслить отношения с деньгами, делая их более понятными, мгновенно доступными и универсальными.

С тысячами сотрудников по всему миру, как в офисах, так и удаленно, Cash App содействует культуре инноваций, сотрудничества и влияния. Будучи давно сформировавшейся распределенной командой, мы обеспечиваем, чтобы наши удаленные роли были приспособлены для креативности, продуктивности и удовлетворенности сотрудников независимо от местоположения. Узнайте больше о нашей рабочей культуре, преимуществах и других возможностях на cash.app/careers.

Команда Data Science в Cash App использует уникальные наборы данных для получения инсайтов и принятия действий, которые улучшают взаимодействие с клиентами. В этой роли вы будете работать в нашем подразделении Commerce, тесно сотрудничая с менеджментом продукта и кросс-функциональными партнерами, чтобы глубоко интегрировать экосистемы Cash App и Afterpay. Вы сосредоточитесь на инновационных продуктах, таких как Afterpay Plus. Кандидаты с пониманием покупательского опыта потребителей будут особенно ценны для этой роли.

Анализировать большие наборы данных с использованием SQL и скриптовых языков для предоставления практических инсайтов команде продукта и другим ключевым заинтересованным сторонам.
Использовать различные статистические и математические модели для понимания поведения клиентов и решения проблем с основ.
Проектировать и анализировать A/B эксперименты для оценки изменений в продукте.
Сотрудничать с инженерами для регистрации новых источников данных для создания новых функций продукта.
Создавать, прогнозировать и отчитываться по метрикам, которые управляют стратегией и принятием решений для ключевых бизнес-инициатив.
Писать код для обработки, очистки и объединения источников данных, создавая подготовленные ETL наборы данных для всей команды.
Создавать и делиться визуализациями данных и интерактивными панелями с партнерами.
Эффективно сообщать результаты ведущим командам и кросс-функциональным заинтересованным сторонам.

Идеальные кандидаты будут иметь:

Опыт или интерес к обнаружению аномалий или регуляторной науке о данных.
Степень бакалавра в области статистики, науки о данных или смежных STEM-областях и более 7 лет соответствующего опыта, ИЛИ степень магистра и более 5 лет соответствующего опыта.
Продвинутое владение SQL и инструментами визуализации данных, такими как Tableau или Looker.
Опыт работы с языками скриптинга и анализа данных, такими как Python или R.
Глубокие знания когортного и вороночного анализа, а также понимание статистических концепций, таких как выборочный сдвиг и распределение вероятностей.

SQL, Snowflake, Python (Pandas, Numpy), Tableau, Airflow, Looker, Mode, Prefect

Block использует подход к компенсациям, основанный на рынке, который варьируется в зависимости от местоположения. Местоположения в США классифицируются на четыре зоны с учетом затрат на рабочую силу в каждом регионе. Начальная зарплата будет основана на навыках, опыте, квалификации, месте работы и рыночных условиях. Диапазоны зарплат могут быть скорректированы в будущем.

Диапазоны зарплат по зонам: