Data Scientist

Наша миссия

Мы делаем Африку первым континентом без наличных денег.

В 2017 году более половины населения Субсахарской Африки не имело банковского счета. И этому есть веские причины: высокие комиссии, ближайшее отделение находится в нескольких милях, и никто не принимает карты. Без доступа к финансовым учреждениям люди вынуждены хранить свои сбережения «под матрасом». Владельцы малого бизнеса полагаются на кредиторов, взимающих непомерные проценты. Родители часами стоят в очереди, чтобы оплатить обучение детей наличными.

Мы решаем эту проблему, создавая финансовые услуги, которые просто работают: без комиссий за обслуживание, доступны мгновенно и принимаются везде. В местах, где электричество, вода и дороги не всегда работают, вы все равно можете отправлять деньги с помощью Wave. В 2017 году мы запустили мобильное приложение в Сенегале для внесения и снятия наличных, а также для одноранговых и бизнес-платежей. Сейчас у нас миллионы пользователей в 9 странах, и мы быстро растем.

Наша цель — сделать Африку первым континентом без наличных денег, и здесь вы нам поможете...

Как вы поможете нам достичь этого

Мы ищем опытного специалиста по данным (Data Scientist), который присоединится к нашей команде. Вы будете работать над проектами в различных областях бизнеса: от создания моделей кредитного скоринга и улучшения обнаружения мошенничества до оптимизации графиков выездов сотрудников на места и разработки A/B-тестов для целевых пользовательских акций.

В этой роли вы будете сотрудничать с менеджерами по продуктам и руководителями бизнеса, чтобы понять проблемы, которые они пытаются решить, и найти практические способы использования данных для улучшения результатов. Наш идеальный кандидат ориентирован на продукт, находчив и мыслит о данных с точки зрения интуитивного поведения пользователей, а не просто как о входных данных для модели «черного ящика».

В этой роли вы будете:

• Тесно взаимодействовать с нашими командами по продуктам и операциям.
• Генерировать инсайты, используя данные о клиентах, торговцах и внутренние данные, с помощью статистического моделирования, визуализации данных и машинного обучения.
• Разрабатывать, внедрять и анализировать оптимизации для наших внутренних операций, пользовательских акций и сети агентов, чтобы помочь командам масштабироваться и сокращать расходы.
• Создавать эвристики на основе данных и модели машинного обучения для улучшения результатов пользователей и бизнеса.
• Взять на себя ответственность за процесс аналитики — от определения области проекта и его разработки до представления результатов заинтересованным сторонам.

Ключевые детали

Это полностью удаленная работа. Кандидаты должны проживать в одной из наших стран, поддерживающих таланты (США, Великобритания, Испания, Кения и Гана), или в одной из стран, где мы ведем операционную деятельность в Африке, включая Сенегал, Кот-д'Ивуар или Буркина-Фасо.

Wave предоставляет ежегодную стипендию в размере 1200 долларов США для поддержки встреч с коллегами в коворкингах.

От удаленных членов команды ожидается, что они будут путешествовать в наши операционные рынки (например, Сенегал или Кот-д'Ивуар) не реже одного раза в год. Возможны исключения, но мы считаем это ключевым для понимания наших пользователей и продукта.

Наши зарплаты конкурентоспособны и рассчитываются по прозрачной формуле. Для этой роли, в зависимости от вашего уровня и местоположения, мы предлагаем зарплату в размере от 130 600 до 236 200 долларов США, плюс щедрый пакет акций.

Основные преимущества:

• Субсидируемое медицинское страхование для вас и ваших иждивенцев, а также пенсионные взносы (различаются в зависимости от страны).
• 6 месяцев полностью оплачиваемого отпуска по уходу за ребенком и субсидируемая помощь в лечении бесплодия.
• Гибкий отпуск, большинство сотрудников берут от 30 до 40 дней в год.
• Ежегодное пожертвование на благотворительность в размере 10 000 долларов США с соответствующим взносом компании.

Требования

Образование и опыт

• Минимум степень бакалавра в количественной области, такой как статистика, математика, экономика, информатика, инженерия или смежная дисциплина. Степень магистра или PhD — плюс.
• 5+ лет опыта работы в области науки о данных, машинного обучения или технических аналитических ролей.

Технические навыки

• Глубокие знания Python, SQL и инструментов визуализации данных.
• Опыт работы в одной или нескольких из следующих областей: машинное обучение, причинно-следственный вывод (causal inference), статистическое моделирование или A/B-тестирование. Опыт применения этих методов в операционных условиях с офлайн-компонентами (например, системы поощрения полевых сотрудников) — плюс.
• Высокоэффективные навыки письменного общения и презентации.
• Опыт преобразования сложных данных в четкие, действенные выводы как для технических, так и для бизнес-стейкхолдеров.
• Свободное владение английским языком. Французский язык — плюс.

Вы можете подойти нам, если вы

• Ориентированы на действие и способны преуспевать в неопределенных, быстро меняющихся условиях, где вам необходимо создавать ясность и продвигаться вперед.
• Имели опыт работы в командах ранних стадий разработки продукта (или быстрорастущего продукта) и способны принимать решения по продукту.
• Обладаете отличной концентрацией, приоритизируете свои исследования и работу итеративным подходом (вы знаете, когда проект достаточно хорош, чтобы остановиться, и редко теряетесь в деталях).
• Способны убедительно представлять свои выводы технической и нетехнической аудитории и делать проактивные рекомендации на основе данных.

Наша команда

У нас быстрорастущая команда в Сенегале, Кот-д'Ивуар, Мали, Буркина-Фасо, Гамбии, Уганде, Нигере, Сьерра-Леоне и Камеруне, а также удаленные члены команды по всему миру.

Мы глубоко преданы нашей миссии — предоставлению радикально доступных финансовых услуг людям, которые в них больше всего нуждаются.

Мы развиваем автономию наших сотрудников. Вы будете отвечать за свои проекты на каждом этапе — от понимания проблемы до мониторинга вашего решения в эксплуатации.

В 2021 году мы привлекли крупнейший раунд финансирования Серии A в Африке. Наши инвесторы мирового класса включают Founders Fund, Sequoia Heritage, Stripe, Ribbit Capital, Y Combinator и Partech Africa.

Мы входим в список ведущих компаний Y Combinator по выручке.

Как подать заявку

Заполните форму ниже и загрузите резюме на английском языке и сопроводительное письмо, описывающее ваш интерес к Wave и к данной роли.

Мы часто просматриваем заявки и рекомендуем вам подавать заявку на ту роль, которая наиболее точно соответствует вашим навыкам, опыту и карьерным целям.

Wave является работодателем, предоставляющим равные возможности. Мы ценим разнообразие и стремимся создавать инклюзивную среду для всех сотрудников.