Snap Finance 是一家金融服务与金融科技公司，帮助消费者通过灵活的付款计划和先租后买方案分摊购物成本。其融资方案支持家具、床垫、车轮和轮胎、家用电器、电子产品及珠宝等类别的购买。Snap Finance 与超过 15 万家线下及线上零售合作伙伴开展合作，并采用一种旨在提供融资机会且不影响客户 FICO 信用评分的替代性信用评估方式。公司成立于 2012 年，业务处于消费金融、零售与科技的交汇领域。
数据科学家 III——犹他州西谷市（混合办公）
为 Snap Finance 的消费金融业务开发预测模型、实验和统计分析。 与销售和 B2B 营销团队合作，将复杂数据转化为可执行的业务洞察。
描述
- 通过实验和分析流程评估业务表现、新产品及产品功能
- 规划分析、收集和解读数据、总结发现并清晰呈现结果
- 汇总多维数据并开展画像分析，以评估业务影响
- 高效处理大量交易级数据，形成可执行的发现
- 与利益相关者合作定义业务问题、制定数据挖掘方法、分析数据集并提出行动建议
- 持续关注新兴技术趋势
- 使用预测建模技术挖掘、建模和分析大型数据集
- 构建并验证统计模型，提供分析支持，制定新的标准或策略
- 为关键利益相关者会议准备定期报告，处理临时分析请求并开展详细的分析调查
- 在消费金融环境中为销售和 B2B 营销团队提供数据科学支持
任职要求
- 拥有三至五年数据科学或相关岗位经验，并具备所需技能
- 拥有统计学、计量经济学、数学、物理学、计算机科学、定量社会科学、定量金融学或相关定量领域的硕士学位
- 持有所列领域的学士学位者，如技能扎实且经验丰富，也可考虑
- 能够开展严谨的统计分析，包括功效分析、假设检验、实验设计、层级建模以及贝叶斯和频率学派方法
- 具备扎实的 SQL 技能，能够从非关系型数据源提取数据
- 具备分类、回归和聚类方法方面的高级专业知识
- 能够将数据科学项目从开发阶段推进到生产环境
- 具备出色的分析能力，有创建定期报告、处理临时请求并产出详细分析的经验
- 熟悉消费金融、销售运营和 B2B 营销的概念与实践
- 至少精通一种建模或机器学习语言，例如 R 或 Python
- 具备处理多种数据结构和数据库的经验，包括 SQL、NoSQL 和图数据库
- 了解 MapReduce、Hadoop、Hive 和 Apache Spark 等大数据技术
福利待遇
- 充足的带薪休假
- 医疗、牙科和视力保险
- 为美国员工提供公司匹配的 401(k) 计划
- 公司支付的人寿保险
- 公司支付的短期和长期残疾保险
- 心理健康与身心健康资源
- 公司支付的社区服务志愿者时间
- 法律保障及其他补充选项
- 重视价值观并提供成长机会的企业文化
