Старший специалист по данным - Поддержка

Описание компании

Block был создан на основе идеи в 2013 году и первоначально развивался, чтобы облегчить трудности пиринговых платежей. Приложение Cash App трансформировалось из базового продукта с единственной функцией в многофункциональное приложение, представляющее улучшенный способ отправки, траты, инвестирования, займа и сбережения для нашего сообщества из миллионов активных пользователей ежемесячно. Наша миссия – изменить глобальное понимание денег, сделав их более понятными, доступными и открытыми. В Cash App у вас будет возможность оказать ощутимое влияние на свою карьеру.

Сегодня в Cash App работают тысячи сотрудников по всему миру, привносящих в коллектив культуру, основанную на творчестве, командной работе и влиянии. Мы всегда ценили гибкость распределенных команд и продолжаем работать в разных часовых поясах и на разных континентах, будь то удаленно или в наших офисах Cash App.

Несмотря на то что наши офисы великолепны, многие роли могут быть выполнены удаленно в тех странах, где работает Block. Мы индивидуализируем наш опыт, чтобы стимулировать творчество и продуктивность наших сотрудников, независимо от их местоположения.

Описание работы

Организация поддержки Cash App расширяется, и мы ищем специалистов по данным (DS) для присоединения к команде. Команда DS в Cash App представляет ценные выводы из наших уникально больших наборов данных и переводит эти выводы в действия, которые ежедневно улучшают опыт наших клиентов. Вы станете неотъемлемой частью нашей организации поддержки, тесно работая с операциями и другими межфункциональными партнерами для внедрения значительных изменений в то, как наши клиенты взаимодействуют с командой поддержки и решают проблемы, связанные с учетной записью.

Ваши обязанности как специалиста по данным включают в себя:

• Прямое партнерство с командой поддержки пользователей Cash App, тесное сотрудничество с операционными специалистами, инженерами и машинным обучением
• Анализ больших наборов данных с помощью SQL и языков сценариев для выявления применимых выводов и возможностей для команды продуктов и других ключевых заинтересованных сторон
• Применение подхода, основанного на первых принципах, через различные статистические и математические техники моделирования для изучения и понимания поведения клиентов
• Проектирование и анализ A/B экспериментов для оценки влияния изменений продукта
• Работа совместно с инженерами для регистрации новых, полезных источников данных при разработке новых функций продукта
• Построение, прогнозирование и отчетность по показателям, которые формируют стратегию и облегчают принятие решений по ключевым бизнес-инициативам
• Написание кода для эффективной обработки, очистки и объединения различных источников данных уникальными и полезными способами, что часто приводит к созданию кураторских ETL наборов данных, которые легко используются широкой командой
• Создание и предоставление визуализации данных и самообслуживаемых инструментов мониторинга для ваших партнеров
• Эффективная коммуникация вашей работы с руководителями команд и межфункциональными заинтересованными сторонами на регулярной основе

Квалификация

Вы обладаете:

• Пониманием связи между вашей работой и опытом клиента. Любой предыдущий опыт или интерес в области вопросов поддержки клиентов был бы преимуществом
• Бакалаврской степенью в области статистики, науки о данных или аналогичной области STEM, а также от 4 до более лет опыта в соответствующей роли ИЛИ
• Магистерской степенью в области статистики, науки о данных или аналогичной области STEM, а также от 2 до более лет опыта в соответствующей роли
• Продвинутыми навыками работы с SQL и инструментами визуализации данных (например, Tableau, Looker и т. д.)
• Опытом работы со скриптовыми языками и языками программирования для анализа данных, такими как Python или R
• Опытом работы с анализом когорт и воронки, глубоким пониманием статистических концепций, таких как селективный биас, вероятностные распределения и условные вероятности
• Опытом работы в быстро растущей технологической среде
  

Мы используем и обучаем следующим технологиям:

• SQL, Snowflake и т. д.
• Python (Pandas, Numpy)
• Tableau, Airflow, Looker, Mode, Prefect

Дополнительная информация