Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Produkte, baue Experimentier-Tools und forme datenbasierte Strategien.
- Unternehmen: Alpaca, ein globaler Marktführer in der Brokerage-Infrastruktur.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Aktienoptionen und Gesundheitsleistungen.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit globaler Reichweite und vielfältigen Karrieremöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Finanzdienstleistungen mit datengetriebenen Entscheidungen.
- Qualifikationen: Erfahrung in Produktanalytik, statistischer Analyse und Programmierung.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60750 - 74250 € pro Jahr.
Who We Are
Alpaca is a US-headquartered, global leader in agent-first brokerage infrastructure for stocks, ETFs, options, crypto, fixed income, 24/5 trading, and more.
Amongst our subsidiaries, Alpaca is a licensed financial services company, serving hundreds of financial institutions across 40 countries with our institutional-grade APIs.
This includes broker-dealers, investment advisors, wealth managers, hedge funds, and crypto exchanges, totalling over 10 million brokerage accounts.
Our global team is a diverse group of experienced engineers, traders, and brokerage professionals who are working to achieve our mission of opening financial services to everyone on the planet.
We're deeply committed to open-source contributions and fostering a vibrant community, continuously enhancing our award-winning, developer-friendly API and the robust infrastructure behind it.
Alpaca is proudly backed by $400 million in funding from top-tier global investors including Portage Ventures, Spark Capital, Tribe Capital, Social Leverage, Horizons Ventures, Opera Tech Ventures, SBI Group, Derayah Financial, Unbound, Peak XV, Elefund, and Y Combinator.
Our Team Members
We're a dynamic team of 400+ globally distributed members who thrive working from our favorite places around the world, with teammates spanning the USA, Canada, Japan, Hungary, Nigeria, Brazil, the UK, and beyond!
We're searching for passionate individuals eager to contribute to Alpaca's rapid growth.
If you align with our core values—Stay Curious, Have Empathy, and Be Accountable—and are ready to make a significant impact, we encourage you to apply.
Your
Role: We're looking for a Senior Data Scientist, Product to help shape Alpaca's products through rigorous product analytics, experimentation, and data-informed strategy.
You'll be a senior individual contributor embedded with Product, Engineering, and Design—turning ambiguous product questions into clear insight, defining the metrics that matter, and building the experimentation tooling that lets teams decide what we build next.
Your work will directly influence the roadmap, improve the developer and end-user experience across our partners, and uncover new growth and monetization opportunities across our 10M+ brokerage accounts.
This role is ideal for someone with a strong product analytics background who thrives cross-functionally, loves experimentation and causal inference, and wants meaningful ownership over how data drives product decisions at a fast-growing, global brokerage-infrastructure company.
As we build a more agentic Alpaca, you'll also help make analytics self-serve for the whole company.
What You'll Do
- Drive product strategy with analytics.
Perform deep-dive analyses across the product funnel (onboarding, KYC, funding, trading) to identify growth opportunities and drive improvements in core product and business metrics.
- Build the experimentation engine.
Design and build the tooling, frameworks, and guardrails that empower teams to run trustworthy A/B experiments and causal-inference studies at scale—standardizing metrics, statistical methods, and self-serve analysis so the whole org can experiment with rigor and velocity.
- Define the metrics that matter.
Define and maintain key product performance metrics; partner with analytics engineering to build governed, scalable metrics and dashboards that teams rely on every day.
- Embed cross-functionally.
Partner closely with Product, Engineering, Design, Finance, and Operations to integrate data-driven decision-making into the product development lifecycle.
- Turn data into narrative.
Create compelling data visualizations and narratives to communicate insights and recommendations to cross-functional partners, stakeholders and senior leadership.
- Enable self-serve and agentic analytics.
Help operationalize analytics—transitioning ad-hoc requests into intuitive self-serve environments and contributing to text-to-analytics on top of our semantic layer.
- Mentor and set standards. Mentor other data scientists and analysts, contribute to best practices, and help foster a data-informed product culture across the organization.
What We're Looking For
- Proven expertise in product analytics and data science, with a strong background in statistical analysis and experimentation.
- Experience building experimentation tooling and frameworks that empower teams to run trustworthy A/B tests and causal-inference analyses.
- Strong cross-functional collaboration and communication skills; able to influence product direction with both technical and non-technical partners.
- Strong programming skills in Python & SQL, or other relevant languages.
- Outstanding problem-solving skills and the ability to think critically and creatively.
- Experience with data visualization tools and techniques.
- Ability to successfully implement projects and compete in a fast-paced environment.
- Ph D or master's degree in a quantitative field such as mathematics, statistics, engineering, economics, or natural sciences, and at least 6–10 years of experience developing and deploying predictive models.
How We Take Care of You
- Competitive Salary & Stock Options
- Health Benefits
- New Hire Home-Office Setup: One-time USD $500
- Monthly Stipend: USD $150 per month via a Brex Card
Alpaca is proud to be an equal opportunity workplace dedicated to pursuing and hiring a diverse workforce.
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Senior Data Scientist Arbeitgeber: Drive Capital
Droxi ist ein hervorragender Arbeitgeber, der sich leidenschaftlich dafür einsetzt, die Gesundheitsversorgung durch innovative Lösungen zu verbessern. In unserem dynamischen Team in Boston bieten wir nicht nur eine flexible hybride Arbeitsumgebung, sondern auch zahlreiche Möglichkeiten zur persönlichen und beruflichen Weiterentwicklung. Hier wird jeder Beitrag geschätzt, und Sie haben die Chance, in einem Umfeld zu arbeiten, in dem Ihre Stimme gehört wird und Ihre Arbeit einen echten Unterschied macht.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Data Scientist erhalten könntest
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei Drive Capital zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior Data Scientist mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Senior Data Scientist bei Drive Capital gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Drive Capital vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für Drive Capital entscheidend sein!
