Estados Unidos
Nominal
Stripe
Director/a de Ciencia de Datos, Finanzas y Estrategia
Estados Unidos
New York, New York, United States · Seattle, Washington, United States
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 nuevas 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 Finanzas y Estrategia crea los modelos de previsión, la infraestructura de datos y las herramientas de análisis que son el núcleo de cómo Stripe mide y planifica su negocio. El equipo se encarga de todo, desde series temporales jerárquicas y herramientas de previsión agentes que predicen volúmenes de pago y márgenes de ingresos, hasta la plataforma de métricas gobernadas que alimenta los paneles de control de toda la empresa y los informes ejecutivos. Colaboramos estrechamente con los responsables de Finanzas y Estrategia, GTM y Producto para informar directamente las decisiones financieras en todo el negocio de Stripe. El equipo combina profundidad técnica, pensamiento estratégico y colaboración ejecutiva que desarrolla experiencia tanto técnica como empresarial.
QUÉ HARÁS
Los/las Directores/as de Ciencia de Datos en Stripe son responsables del éxito de su equipo. Estarás profundamente involucrado/a en los procesos de modelado y diseño, así como en la tutoría, mentoría y liderazgo del equipo. Tendrás un profundo conocimiento de cómo dirigir equipos de ciencia de datos eficientes y tendrás un fuerte enfoque en el usuario. Trabajarás con científicos/as de datos, analistas e ingenieros/as en la creación de soluciones técnicas y en la comunicación eficaz entre equipos y con el liderazgo superior.
QUIÉN ERES
Buscamos a alguien que cumpla los requisitos mínimos para ser considerado/a para el puesto. Si cumples estos requisitos, te animamos a que te presentes. Las cualificaciones preferidas son una ventaja, no un requisito.
RESPONSABILIDADES
- Impulsar la hoja de ruta y las prioridades de tu equipo, y trabajar con muchos líderes de Stripe en toda la empresa para mejorar nuestra capacidad de basarnos en datos.
- Colaborar con las partes interesadas de toda la organización, como ingeniería, análisis, operaciones, finanzas y marketing.
- Liderar y gestionar procesos para ayudar al equipo a realizar su mejor trabajo y relacionarse eficazmente con el resto de Stripe.
- Gestionar un equipo de alto rendimiento de científicos/as de datos, apoyándolos para lograr un alto nivel de excelencia técnica y avanzar en sus carreras.
- Reclutar y incorporar a grandes científicos/as de datos, en colaboración con el equipo de contratación de Stripe.
- Contribuir a iniciativas amplias de ciencia de datos como miembro del equipo de gestión de ciencia de datos de Stripe.
REQUISITOS MÍNIMOS
- Un doctorado, máster o grado en un campo cuantitativo (por ejemplo, Estadística, Investigación de Operaciones, Economía, Informática, Ingeniería)
- Tienes al menos 3 años de experiencia directa en gestión liderando equipos de ciencia de datos o ML, y 10 años de experiencia general en ciencia de datos.
- Has demostrado experiencia en el diseño de métricas y en la guía de decisiones empresariales con datos.
- Tienes la experiencia técnica para aportar claridad al personal y a los científicos/as senior sobre la arquitectura y las decisiones de modelado estratégico.
- Has gestionado equipos que han construido y lanzado sistemas de machine learning y productos de datos a escala, y tienes experiencia práctica con problemas complejos.
- Trabajas muy bien de forma interfuncional y eres capaz de pensar rigurosamente y tomar decisiones y compensaciones difíciles.
- Tienes habilidades de comunicación claras y persuasivas, tanto por escrito como verbalmente.
- Te desenvuelves bien con un alto nivel de autonomía y responsabilidad.
- Fomentas un entorno de trabajo saludable, inclusivo, desafiante y de apoyo.
CALIFICACIONES PREFERIDAS
- Te sientes cómodo/a trabajando con equipos geográficamente distribuidos.
- Experiencia en previsión de series temporales, modelado predictivo u optimización
- Experiencia en diseño de datos y construcción de arquitecturas de datos escalables
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