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Snap Finance
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1.001 – 5.000 Mitarbeitende
Sponsor für H1B-VisumEinzelhandelFinanzenFintech
Snap Finance ist ein Finanzdienstleistungs- und Fintech-Unternehmen, das Verbraucher dabei unterstützt, die Kosten für Einkäufe mithilfe flexibler Zahlungspläne und Mietkaufoptionen zu verteilen. Die Finanzierungslösungen des Unternehmens ermöglichen Käufe in Kategorien wie Möbel, Matratzen, Räder und Reifen, Haushaltsgeräte, Elektronik und Schmuck. Snap Finance arbeitet mit mehr als 150.000 Einzelhandelspartnern in Filialen und online zusammen und nutzt einen alternativen Ansatz zur Bewertung der Kreditwürdigkeit, der den Zugang zu Finanzierung ermöglichen soll, ohne den FICO-Score eines Kunden zu beeinflussen. Das 2012 gegründete Unternehmen ist an der Schnittstelle von Verbraucherkrediten, Einzelhandel und Technologie tätig.
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Data Scientist III – West Valley City, Utah (Hybrid)

Entwickeln Sie Prognosemodelle, Experimente und statistische Analysen für das Privatkundengeschäft von Snap Finance. Arbeiten Sie mit Sales und B2B-Marketing zusammen, um komplexe Daten in umsetzbare Geschäftserkenntnisse zu verwandeln.

USVereinigte StaatenUTUtahHybridVollzeitMittlere StufeSeniorErforderliche Sprache: EnglischDatenwissenschaftler
ApacheHadoopPythonSparkSQL

Beschreibung

  • Bewerten Sie die Geschäftsentwicklung, neue Produkte und Produktfunktionen mithilfe von Experimenten und analytischen Verfahren
  • Planen Sie Analysen, erfassen und interpretieren Sie Daten, fassen Sie Ergebnisse zusammen und präsentieren Sie diese klar
  • Aggregieren Sie multidimensionale Daten und führen Sie Profilanalysen durch, um die geschäftlichen Auswirkungen zu bewerten
  • Verarbeiten Sie große Mengen transaktionsbezogener Daten effizient, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen
  • Arbeiten Sie mit Stakeholdern zusammen, um Geschäftsfragen zu definieren, Methoden zur Datenanalyse zu entwickeln, Datensätze zu analysieren und Maßnahmen zu empfehlen
  • Halten Sie sich über neue Technologietrends auf dem Laufenden
  • Gewinnen, modellieren und analysieren Sie große Datensätze mithilfe von Verfahren der prädiktiven Modellierung
  • Erstellen und validieren Sie statistische Modelle, leisten Sie analytische Unterstützung und entwickeln Sie neue Kriterien oder Strategien
  • Erstellen Sie regelmäßige Berichte für wichtige Stakeholder-Meetings, bearbeiten Sie Ad-hoc-Analyseanfragen und führen Sie detaillierte analytische Untersuchungen durch
  • Unterstützen Sie die Sales- und B2B-Marketing-Teams im Bereich Data Science in einem Umfeld der Konsumentenfinanzierung

Anforderungen

  • Drei bis fünf Jahre Erfahrung in Data Science oder einer verwandten Position mit den erforderlichen Kenntnissen
  • Masterabschluss in Statistik, Ökonometrie, Mathematik, Physik, Informatik, quantitativen Sozialwissenschaften, quantitativer Finanzwirtschaft oder einem verwandten quantitativ ausgerichteten Fachgebiet
  • Ein Bachelorabschluss in einem der genannten Fachgebiete kann bei ausgeprägten Fachkenntnissen und umfangreicher Erfahrung berücksichtigt werden
  • Fähigkeit zur Durchführung anspruchsvoller statistischer Analysen, einschließlich Power-Analysen, Hypothesentests, Versuchsplanung, hierarchischer Modellierung sowie Bayes’scher und frequentistischer Methoden
  • Sehr gute SQL-Kenntnisse und die Fähigkeit, Daten aus nichtrelationalen Quellen zu extrahieren
  • Fortgeschrittene professionelle Kenntnisse in Klassifikations-, Regressions- und Clustering-Verfahren
  • Nachweisliche Fähigkeit, Data-Science-Projekte von der Entwicklung in den Produktionsbetrieb zu überführen
  • Ausgeprägte analytische Fähigkeiten und Erfahrung mit der Erstellung regelmäßiger Berichte, der Bearbeitung von Ad-hoc-Anfragen und der Durchführung detaillierter Analysen
  • Vertrautheit mit Konzepten und Verfahren der Konsumentenfinanzierung, des Vertriebsbetriebs und des B2B-Marketings
  • Expertise in mindestens einer Modellierungs- oder Machine-Learning-Sprache, beispielsweise R oder Python
  • Erfahrung mit unterschiedlichen Datenstrukturen und Datenbanken, darunter SQL-, NoSQL- und Graphdatenbanken
  • Kenntnisse in Big-Data-Techniken wie MapReduce, Hadoop, Hive und Apache Spark

Zusatzleistungen

  • Großzügiger bezahlter Urlaub
  • Kranken-, Zahn- und Augenversicherung
  • 401(k) mit Arbeitgeberzuschuss für Beschäftigte in den USA
  • Vom Unternehmen bezahlte Lebensversicherung
  • Vom Unternehmen bezahlte kurz- und langfristige Berufsunfähigkeitsversicherung
  • Ressourcen für psychische Gesundheit und Wohlbefinden
  • Vom Unternehmen bezahlte Freistellung für ehrenamtliches Engagement in der Gemeinschaft
  • Rechtsschutz und weitere Zusatzleistungen
  • Werteorientierte Kultur mit Entwicklungsmöglichkeiten

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