Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickeln und implementieren Sie Datenwissenschaftslösungen mit Python und R zur Unterstützung datengestützter Entscheidungen.
- Unternehmen: Stripe ist eine Finanzinfrastrukturplattform, die Unternehmen hilft, Zahlungen zu akzeptieren und neue Geschäftsmöglichkeiten zu beschleunigen.
- Vorteile: Das Gehalt liegt zwischen 192.000 und 288.000 USD jährlich, plus Aktien und Gesundheitsleistungen.
- Weitere Informationen: 50% Homeoffice sind erlaubt, und die Arbeitswoche beträgt 40 Stunden.
- Warum dieser Job: Arbeiten Sie an der Schnittstelle von Datenanalyse und Produktentwicklung in einem dynamischen Umfeld.
- Qualifikationen: Master-Abschluss in Informatik oder verwandtem Bereich und mindestens 3 Jahre Erfahrung in SQL ETL-Pipelines.
Stripe ist eine Finanzinfrastrukturplattform für Unternehmen, die Millionen von Firmen – von den größten Unternehmen der Welt bis hin zu ehrgeizigen Startups – ermöglicht, Zahlungen zu akzeptieren, Einnahmen zu steigern und neue Geschäftsmöglichkeiten zu beschleunigen. Unsere Mission ist es, das BIP des Internets zu erhöhen und durch unsere Arbeit einen globalen Einfluss zu erzielen.
Verantwortlichkeiten
- Anwendung statistischer, zeitlicher Vorhersagemodelle und maschineller Lernmodelle auf große Datensätze zur Vorhersage der zukünftigen Leistung von Nutzern oder Produkten.
- Enge Zusammenarbeit mit den Vertriebs- und Data Science-Teams zur Identifizierung wichtiger Fragen und deren Beantwortung mit Daten.
- Entwurf, Implementierung und Einführung von datenwissenschaftlichen Lösungen mit Python und R zur Unterstützung datengestützter Entscheidungen und Produkte in großem Maßstab.
- Durchführung von Analysen, die Erkenntnisse für Geschäftsteams generieren.
- Entwurf, Analyse und Interpretation der Ergebnisse von Experimenten.
- Aufbau von ETL-Datenumwandlungspipelines in SQL.
Wer Sie sind
- Master-Abschluss oder gleichwertiger Abschluss in Informatik, Business Analytics, Statistik oder einem verwandten quantitativen Bereich.
- Mindestens 3 Jahre Erfahrung im Aufbau von ETL-Datenumwandlungspipelines in SQL.
- Mindestens 3 Jahre Erfahrung in der engen Zusammenarbeit mit Produkt- und Geschäftsteams zur Identifizierung und Beantwortung wichtiger Fragen mit Daten.
- Mindestens 2 Jahre Erfahrung in der Produktionsverlagerung und Implementierung von maschinellen Lernmodellen.
- Mindestens 2 Jahre Erfahrung in der Anwendung statistischer und maschineller Lernmodelle auf große Datensätze zur Vorhersage der zukünftigen Leistung von Nutzern oder Produkten.
- Mindestens 2 Jahre Erfahrung im Entwurf, der Implementierung und Einführung von datenwissenschaftlichen Lösungen, die das Produktdesign und Geschäftsentscheidungen beeinflussen.
- Mindestens 2 Jahre Erfahrung im Entwurf, der Analyse und Interpretation der Ergebnisse von Experimenten.
- Mindestens 2 Jahre Erfahrung im Entwurf und der Implementierung von Softwarearchitekturen.
Gehalt: $192.000 – $288.000 pro Jahr (Basisgehalt). Der Bereich stellt das Basisgehalt dar; zusätzliche Provisionen oder Boni können anfallen.
Leistungen: Dazu gehören Eigenkapital, Unternehmensboni oder Verkaufsprovisionen/Boni, 401(k)-Plan, medizinische, zahnmedizinische und visuelle Leistungen sowie Wellness-Stipendien. Die Position umfasst eine 40-Stunden-Woche, 50% Homeoffice sind erlaubt.
Data Scientist Arbeitgeber: Stripe
Stripe bietet ein wettbewerbsfähiges Gehalt und umfassende Leistungen wie medizinische, zahnärztliche und visuelle Versorgung. Das Unternehmen hat das Ziel, das BIP des Internets zu steigern und hat einen globalen Einfluss. Das Team arbeitet eng zusammen, um datengetriebene Lösungen zu entwickeln.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Scientist erhalten könnten
✨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 Stripe 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 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 Data Scientist bei Stripe gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Stripe 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 Stripe entscheidend sein!
