Stripe

Analista de Datos Staff

PythonSQL
Traducción automática. Consulta el original.

QUIÉNES SOMOS

SOBRE STRIPE

STRIPE es una plataforma de infraestructura financiera para empresas. Millones de empresas —desde las mayores corporaciones del mundo hasta las startups más ambiciosas— utilizan STRIPE para aceptar pagos, aumentar sus ingresos y acelerar oportunidades de negocio. Nuestra misión es aumentar el PIB de internet, y tenemos una cantidad asombrosa de trabajo por delante. Esto significa que tienes una oportunidad sin precedentes para poner la economía global al alcance de todos, mientras realizas el trabajo más importante de tu carrera.

SOBRE EL EQUIPO

El equipo de Ciencia de Datos de Riesgos crea los cimientos de datos, modelos y marcos de medición que potencian las decisiones de riesgo y producto de STRIPE —desde la suscripción y las provisiones hasta las intervenciones y habilitaciones de los comercios. Nos encontramos en un punto de inflexión: a medida que STRIPE ofrece cada vez más capacidades de riesgo como producto a plataformas y usuarios, necesitamos un líder de datos que dé forma a cómo construimos, medimos y evolucionamos nuestra estrategia de datos de riesgo.

QUIÉN ERES

Buscamos a alguien que cumpla los requisitos mínimos para ser considerado para el puesto. Si cumples estos requisitos, te animamos a postularte. Las cualificaciones preferidas son una ventaja, no un requisito.

QUÉ HARÁS

Buscamos un analista de datos experimentado para impulsar la estrategia de datos de nuestra oferta de riesgo como producto. Define las métricas, los productos de datos y los marcos analíticos necesarios a medida que STRIPE incorpora capacidades de riesgo a plataformas y cuentas conectadas a escala. Colabora con el liderazgo de Producto, Ingeniería y Riesgos para garantizar que las inversiones en datos se alineen con la hoja de ruta del producto. Diseñarás métricas, pipelines y productos de datos que servirán como columna vertebral analítica para la toma de decisiones de riesgo.

Serás responsable de la definición, fiabilidad y visibilidad de nuestras métricas de riesgo más importantes. Establece un conjunto canónico de métricas principales y operativas y asegúrate de que sean fiables, estén bien documentadas y se presenten de forma coherente a las audiencias adecuadas. Construye y mantén la infraestructura que mantiene estas métricas precisas a medida que evolucionan nuestro panorama de datos y productos, incluyendo una propiedad clara, alertas sobre regresiones y pipelines escalables que reduzcan el coste de mantener la información actualizada.

También serás responsable de la estrategia de experimentación de riesgos de STRIPE y de su evolución, definiendo qué probamos, cómo medimos y cómo aprendemos. Asegúrate de que podemos evaluar rigurosamente el impacto de los cambios en las políticas de riesgo, los flujos de trabajo de los comercios y los modelos de riesgo en diversas poblaciones de comercios.

Finalmente, serás mentor y elevarás el nivel de los Analistas de Datos del equipo. Establece estándares técnicos y estratégicos. Guía a analistas junior y senior sobre cómo plantear problemas ambiguos, estructurar análisis para obtener el máximo impacto y comunicar los hallazgos a los stakeholders senior.

REQUISITOS MÍNIMOS

  1. Más de 10 años en Análisis de Datos, Ciencia de Datos o roles relacionados
  1. Trayectoria demostrada en la definición e impulso de la estrategia de datos en múltiples equipos — no solo ejecutando una hoja de ruta, sino dándole forma
  1. Experiencia en el diseño de marcos de experimentación o estrategias de medición para sistemas complejos y multivariantes (por ejemplo, políticas de riesgo, precios, dinámicas de mercado)
  1. Profunda experiencia en SQL; competencia en Python
  1. Sólida capacidad para traducir problemas de negocio ambiguos en enfoques analíticos estructurados y comunicar los hallazgos a stakeholders ejecutivos
  1. Experiencia en la creación y escalado de productos de datos (marcos de métricas, pipelines, dashboards) que se conviertan en infraestructura operativa, no en análisis puntuales
  1. Capacidad demostrada para influir sin autoridad en equipos de ingeniería, producto y negocio
  1. Competencia en herramientas de IA para acelerar el desarrollo de modelos, el análisis y la codificación

CALIFICACIONES PREFERIDAS

  1. Máster en Matemáticas, Estadística, Economía, Ingeniería o un campo técnico relacionado
  1. Experiencia en riesgo, confianza y seguridad, o dominios relacionados y comprensión del riesgo en el espacio Fintech
  1. Experiencia en la creación de datos para ofertas de plataformas/productos donde los datos forman parte de la superficie del producto, no solo de análisis internos
  1. Familiaridad con la inferencia causal y las pruebas A/B en entornos no estándar (por ejemplo, donde la aleatorización está limitada por consideraciones de riesgo)

Más oportunidades con un solo perfil

¿Quieres optar a más puestos sin repetir todo el proceso? Crea tu perfil para que te encuentren las empresas que usan Nort.

Crear mi perfil

Tu próximo empleoya está buscándote.

Nort

Plataforma de reclutamiento inverso para programadores