Senior Data Scientist - Flex Pay

О Роли: Мы ищем высокоаналитического и ориентированного на результат специалиста по обработке данных (Data Scientist), который присоединится к нашему сектору «купи сейчас, плати потом» (BNPL) под названием Flex Pay. Вы будете играть ключевую роль в создании предиктивных моделей рисков, оптимизации предложений и ценообразования, а также в извлечении информации, которая способствует развитию продуктов, снижению рисков и разработке клиентских стратегий. Эта роль требует прочного фундамента в области статистики, машинного обучения и программирования. Хотя эта должность в идеале базируется в нашем офисе в Сан-Франциско на гибридной основе, мы также готовы рассмотреть кандидатов, работающих удаленно. Что вы будете делать: Создавать и поддерживать симуляторы политик кредитования и борьбы с мошенничеством, используемые для обеспечения надлежащего функционирования систем и определения улучшений в принятии решений по управлению рисками. Создавать и развертывать статистические модели и алгоритмы машинного обучения для решения бизнес-задач в таких областях, как кредитный риск, обнаружение мошенничества, ценообразование, сегментация клиентов и маркетинговая атрибуция. Проверять модели для выявления факторов, которые могут повлиять на производительность модели. Анализировать большие структурированные и неструктурированные наборы данных с использованием SQL, Python или аналогичных инструментов. Быть в курсе последних тенденций и технологий в области обработки данных и финтеха, активно исследовать новые инструменты и методы, доступные для разработки моделей. Сотрудничать с кросс-функциональными командами, включая отделы рисков, маркетинга, продуктов и инжиниринга, для определения стратегий, основанных на данных. Кого мы ищем: Продвинутая степень (MS/PhD) в области Data Science, статистики, математики, информатики, финансов или смежной количественной дисциплины. 3-5+ лет практического опыта работы в области обработки данных или аналитики, желательно в сфере финансовых услуг. Настоятельно предпочтителен опыт и/или сильный интерес к методам машинного обучения (Random Forest, Gradient Boosted Trees и т. д.). Высокий уровень владения Python (Pandas, Numpy, Scikit-learn) и SQL. Способность писать документацию и представлять результаты анализа людям с разным уровнем экспертизы (например, техническим специалистам, руководителям бизнеса и т. д.). Проактивность, целеустремленность и способность работать в быстро меняющейся среде. Желательно иметь: Опыт работы с инструментами визуализации данных (например, Tableau, Power BI). Опыт работы с инструментами искусственного интеллекта, такими как Claude. Опыт работы с технологиями обработки данных, такими как PySpark. Понимание концепций финансовых услуг, таких как кредитный скоринг, портфельный риск или пожизненная ценность клиента. Что мы предлагаем: Конкурентоспособная заработная плата и опционный план Оплачиваемое медицинское страхование (медицинское, стоматологическое и офтальмологическое) Конкурентная программа 401(k) и RRSP Гибкая система оплачиваемых отпусков (PTO) Возможности для профессионального роста и развития Оплачиваемый отпуск по уходу за ребенком Инициативы по укреплению здоровья и благополучия Диапазон вознаграждения для данной должности в Сан-Франциско, Калифорния, составляет от 100 000 до 150 000 долларов США в год плюс акции и льготы. В этом диапазоне базовая заработная плата сотрудника будет зависеть от различных факторов, включая, помимо прочего, знания, навыки, образование и опыт, связанные с работой.