Snap Finance
Snap Finance
Snap Finance est une entreprise de services financiers et de technologie financière qui aide les consommateurs à étaler le coût de leurs achats grâce à des plans de paiement flexibles et à des options de location avec option d’achat. Ses solutions de financement permettent de financer des achats dans des catégories telles que les meubles, les matelas, les roues et les pneus, les appareils électroménagers, les produits électroniques et les bijoux. Snap Finance travaille avec plus de 150 000 partenaires commerciaux, en magasin comme en ligne, et utilise une approche alternative pour évaluer la solvabilité, conçue pour donner accès au financement sans affecter le score FICO du client. Fondée en 2012, l’entreprise se situe à l’intersection du financement à la consommation, du commerce de détail et de la technologie.

Data Scientist III - West Valley City, Utah (Hybride)

Développez des modèles prédictifs, des expérimentations et des analyses statistiques pour l’activité de financement à la consommation de Snap Finance. Collaborez avec les équipes commerciales et marketing B2B pour transformer des données complexes en informations exploitables pour l’entreprise.

Description

  • Évaluer les performances de l’entreprise, les nouveaux produits et les fonctionnalités des produits au moyen d’expérimentations et de processus analytiques
  • Planifier les analyses, recueillir et interpréter les données, résumer les conclusions et présenter clairement les résultats
  • Agréger des données multidimensionnelles et effectuer des analyses de profils afin d’évaluer l’impact sur l’entreprise
  • Traiter efficacement de grands volumes de données transactionnelles afin de produire des conclusions exploitables
  • Collaborer avec les parties prenantes pour définir les questions métier, élaborer des méthodologies d’exploration de données, analyser les jeux de données et recommander des actions
  • Rester au fait des nouvelles tendances technologiques
  • Explorer, modéliser et analyser de grands jeux de données à l’aide de techniques de modélisation prédictive
  • Construire et valider des modèles statistiques, fournir un soutien analytique et élaborer de nouveaux critères ou stratégies
  • Préparer des rapports récurrents pour les réunions avec les principales parties prenantes, traiter les demandes d’analyses ad hoc et mener des investigations analytiques détaillées
  • Fournir un soutien en science des données aux équipes commerciales et marketing B2B dans un environnement de financement à la consommation

Exigences

  • Trois à cinq ans d’expérience en science des données ou dans un poste connexe utilisant les compétences requises
  • Master en statistique, économétrie, mathématiques, physique, informatique, sciences sociales quantitatives, finance quantitative ou dans un domaine quantitatif connexe
  • Une licence dans l’un des domaines indiqués peut être prise en compte avec un solide ensemble de compétences et une expérience significative
  • Capacité à réaliser des analyses statistiques rigoureuses, notamment des analyses de puissance, des tests d’hypothèses, des plans expérimentaux, de la modélisation hiérarchique et des méthodes bayésiennes et fréquentistes
  • Solides compétences en SQL et capacité à extraire des données de sources non relationnelles
  • Connaissances professionnelles avancées des méthodes de classification, de régression et de regroupement
  • Capacité démontrée à faire passer des projets de science des données du développement à la production
  • Solides compétences analytiques et expérience dans la création de rapports récurrents, le traitement de demandes ad hoc et la production d’analyses détaillées
  • Connaissance des concepts et pratiques liés au financement à la consommation, aux opérations commerciales et au marketing B2B
  • Maîtrise d’au moins un langage de modélisation ou d’apprentissage automatique, tel que R ou Python
  • Expérience avec diverses structures de données et bases de données, notamment SQL, NoSQL et les bases de données graphes
  • Connaissance des techniques de big data telles que MapReduce, Hadoop, Hive et Apache Spark

Avantages

  • Congés payés généreux
  • Couverture médicale, dentaire et optique
  • Plan 401(k) avec abondement de l’entreprise pour les employés aux États-Unis
  • Assurance vie prise en charge par l’entreprise
  • Couverture de l’invalidité de courte et longue durée prise en charge par l’entreprise
  • Ressources en matière de santé mentale et de bien-être
  • Temps de bénévolat rémunéré par l’entreprise pour le service communautaire
  • Protection juridique et autres options complémentaires
  • Culture fondée sur des valeurs avec des possibilités d’évolution

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