Аналітик даних

Про Stripe

Stripe - це платформа фінансової інфраструктури для бізнесу. Мільйони компаній - від найбільших світових корпорацій до найбільш амбітних стартапів - використовують Stripe для прийому платежів, збільшення своїх доходів та прискорення нових бізнес-можливостей. Наше завдання - збільшити ВВП Інтернету, і перед нами стоїть величезна кількість роботи. Це означає, що у вас є небувала можливість зробити світову економіку доступною для кожного, виконуючи найважливішу роботу в вашій кар'єрі.

Про команду

Data Science в Stripe - це жвава спільнота, де аналітики, науковці з даними та інженери вчаться і розвиваються разом. Ви будете працювати з деякими з найбільш фундаментальних і захоплюючих даних Stripe та використовувати ці дані для сприяння ініціативам в масштабі компанії. У нас є різноманітні ролі та команди Data Analytics в Stripe і ми прагнемо відповідати вам на найбільш релевантну команду згідно з вашим досвідом.

Що вам потрібно буде робити

У цій ролі ви будете активно співпрацювати з командами у Stripe, щоб гарантувати, що наші користувачі, наші продукти та наш бізнес мають необхідні моделі, продукти даних та ідеї для прийняття рішень та відповідального зростання. Ви будете тісно співпрацювати з партнерами для витягання висновків з багатих та складних даних Stripe. Ви також будете працювати з лідерами для перекладу бізнес-потреб у проблеми з даними. Ви будете будувати метрики, масштабові потоки даних, інформаційні панелі та звіти для інформації та управління бізнесом. Ви надаєте реальні бізнес-рекомендації через аналізи та розповіді за допомогою даних.

Хто ви

Ми шукаємо когось, хто відповідає мінімальним вимогам, щоб розглядати його кандидатуру на цю роль. Якщо ви відповідаєте цим вимогам, ви можете податися. Бажані кваліфікації є бонусом, а не вимогою.

Мінімальні вимоги

• 2-8+ років досвіду в роботі з бізнес-інтелекту, інженерією даних, аналізом даних або ролях науковця з даними, побудовою потоків даних і аналізом великих наборів даних для вирішення проблем
• Володіння SQL та Python
• Поглиблені знання статистики
• Професіоналізм у візуалізації та використанні даних для рекомендацій та досягнення цілей
• Доведена здатність ефективно управляти та виконувати декілька проектів із великою увагою до деталей
• Здатність чітко озвучувати результати та заохочувати до змін
• Здатність співпрацювати у різних функціональних областях для визначення проблем аналітики даних та виконання рішень з технічним розрахунком та орієнтованими на дані інсайтами.

Бажані кваліфікації 

• Ступінь магістра з математики, статистики, економіки, інженерії або суміжної технічної галузі
• Попередній досвід роботи у компанії-інтернеті або компанії-розробнику програмного забезпечення на стадії зростання
• Досвід роботи з розподіленими фреймворками для обробки даних, на зразок Hadoop та Spark для написання та виправлення помилок в потоках даних
• Гарне розуміння процесів розробки та кращих практик, таких як інженерні стандарти, огляди коду і тестування