
Snap Financeは、柔軟な支払いプランやリース・トゥ・オウン方式を通じて、消費者が購入費用を分散して支払えるよう支援する金融サービスおよびフィンテック企業です。同社の融資ソリューションは、家具、マットレス、ホイール・タイヤ、家電、電子機器、宝飾品など、さまざまなカテゴリーの購入に対応しています。Snap Financeは、実店舗とオンラインを合わせて15万を超える小売パートナーと連携し、顧客のFICOスコアに影響を与えずに融資へのアクセスを提供することを目指した、従来とは異なる信用力評価方法を採用しています。2012年に設立され、消費者金融、小売、テクノロジーの交差領域で事業を展開しています。
データサイエンティスト III—ユタ州ウェストバレーシティ(ハイブリッド)
Snap Financeの消費者金融事業向けに、予測モデル、実験、統計分析を開発します。 営業およびB2Bマーケティングと連携し、複雑なデータを実行可能なビジネスインサイトに変換します。
仕事内容
- 実験と分析プロセスを通じて、事業実績、新製品、製品機能を評価する
- 分析を計画し、データを収集・解釈し、調査結果をまとめて明確に提示する
- 多次元データを集約し、プロファイル分析を実施して事業への影響を評価する
- 大量のトランザクションレベルデータを効率的に処理し、実行可能な知見を生み出す
- 関係者と協力してビジネス上の問いを定義し、データマイニング手法を開発し、データセットを分析して行動を提案する
- 新興技術の動向を常に把握する
- 予測モデリング手法を用いて大規模データセットをマイニング、モデリング、分析する
- 統計モデルを構築・検証し、分析支援を行い、新たな基準や戦略を開発する
- 主要な関係者会議向けの定期レポートを作成し、アドホック分析の依頼に対応し、詳細な分析調査を実施する
- 消費者金融環境で営業およびB2Bマーケティングチームにデータサイエンスの支援を提供する
応募要件
- データサイエンスまたは必要なスキルを用いる関連職務で3〜5年の経験
- 統計学、計量経済学、数学、物理学、コンピュータサイエンス、計量社会科学、計量ファイナンス、または関連する定量分野の修士号
- 記載された分野の学士号を持ち、十分なスキルと豊富な経験がある場合は検討可能
- 検出力分析、仮説検定、実験計画、階層モデリング、ベイズ法および頻度主義法を含む、厳密な統計分析を実行できること
- 非リレーショナルソースからデータを抽出できる、優れたSQLスキル
- 分類、回帰、クラスタリング手法に関する高度な専門知識
- データサイエンスプロジェクトを開発から本番環境へ移行した実績
- 定期レポートの作成、アドホック依頼への対応、詳細な分析の作成経験を含む、優れた分析スキル
- 消費者金融、営業オペレーション、B2Bマーケティングの概念と実務に関する知識
- RやPythonなど、少なくとも1つのモデリングまたは機械学習言語に精通していること
- SQL、NoSQL、グラフデータベースを含む、多様なデータ構造とデータベースの実務経験
- MapReduce、Hadoop、Hive、Apache Sparkなどのビッグデータ技術に関する知識
福利厚生
- 充実した有給休暇
- 医療、歯科、眼科の保険
- 米国従業員向けの会社マッチング付き401(k)
- 会社負担の生命保険
- 会社負担の短期・長期障害保険
- メンタルヘルスとウェルネスのリソース
- 地域貢献活動のための会社負担のボランティア休暇
- 法務保障およびその他の補足オプション
- 価値観を重視し、成長機会を提供する企業文化







