Senior Data Scientist, Food & Beverage

Обзор компании: С момента своего основания в 2009 году Block (ранее известная как Square) кардинально изменила ландшафт коммерции. От внедрения простых решений для платежей до разработки комплексных, многоканальных инструментов, таких как Afterpay, мы постоянно предоставляем продавцам возможности для роста и успеха. Сегодня Block является мощным союзником для бизнесов всех размеров, помогая им навигировать и процветать на постоянно изменяющемся рынке.

В Block наша миссия заключается в экономическом расширении возможностей. В нашем подразделении продуктов питания и напитков мы сосредотачиваемся на использовании передового анализа данных для улучшения бизнес-операций наших клиентов. Мы ищем опытного старшего научного сотрудника по данным, который увлечен использованием данных для принятия значимых бизнес-решений и улучшения нашего продуктового предложения, специально адаптированного для индустрии продуктов питания и напитков.

В качестве старшего научного сотрудника по данным вы будете:

• Сотрудничать с продуктовой командой продуктов питания и напитков для использования описательной и прогнозирующей аналитики, влияющей на ключевые решения.
• Разрабатывать ключевые показатели и KPI с использованием инструментов бизнес-аналитики, таких как Looker и Amplitude, для оценки здоровья бизнеса.
• Работать вместе с инженерной командой над созданием высококачественных журналов событий продукта.
• Применять смесь статистического анализа, количественного рассуждения и машинного обучения для генерации действенных выводов.
• Тесно сотрудничать с различными заинтересованными сторонами для эффективного приоритизации задач, максимизируя влияние на стратегические решения.
• Представлять сложный анализ и стратегические советы старшим партнерам и руководителям через множество средств.
• Повышать доступность данных и возможности самообслуживания, увеличивая влияние вашего экспертного знания в области данных по всей компании.

Идеальный кандидат будет иметь:

• Более 5 лет опыта в аналитике и науке о данных.
• Доказанную способность использовать данные для влияния на продуктовые решения и стратегии.
• Опыт ведения межфункциональных проектов и сотрудничества с множеством дисциплин.
• Владение статистическими и машинными методами обучения с практическим настроем.