जॉब डाटा इंजीनियर के बारे में
हमारा क्लाइंट मिशन आर्थिक रूप से स्वतंत्र लोगों की संख्या बढ़ाना है। उनका मानना है कि वे इस लक्ष्य को ऐसे टूल बनाकर हासिल कर सकते हैं जो स्वतंत्र व्यापार मालिकों को अपने व्यवसाय को लाभप्रद रूप से बढ़ाने में सक्षम बनाते हैं। उनका पहला उत्पाद व्यापारियों को बढ़ने और उनकी लाभप्रदता को अनुकूलित करने में मदद करने के लिए गतिशील खर्च सीमा और सॉफ़्टवेयर टूलिंग के साथ वर्चुअल क्रेडिट कार्ड सिस्टम को जोड़ता है।
वे बहुत तेजी से बढ़ रहे हैं -- पांच महीने से भी कम समय में, वे कार्ड की मात्रा में लाखों तक बढ़ गए। उनके पास अपने उत्पाद का उपयोग करने की प्रतीक्षा कर रहे ग्राहकों की एक महत्वपूर्ण प्रतीक्षा सूची है। वे मांग का समर्थन करने के लिए अपने हेडकाउंट का तेजी से विस्तार करना चाह रहे हैं। उनके निवेशकों में सोलोमन हाइक्स (डॉकर के संस्थापक), पॉल बुकहाइट (जीमेल के संस्थापक), पॉल ग्राहम (वाई कॉम्बीनेटर के संस्थापक), रॉबर्ट लेश्नर (कंपाउंड.फाइनेंस के संस्थापक) और कई अन्य शामिल हैं। उन्होंने शीर्ष स्तरीय फिनटेक निवेशकों से $30M से अधिक राशि जुटाई है।
आप किस पर काम करेंगे
आप अलग-अलग दायरे और जटिलता की परियोजनाओं में शामिल होंगे:
क्रेडिट जोखिम मॉडल बनाएं जो व्यापारियों को उनके राजस्व और खर्च के पैटर्न के आधार पर विभाजित करते हैं ताकि डायनेमिक क्रेडिट लिमिट की पेशकश की जा सके जो ई-कॉमर्स की उच्च मौसमी और तेज गति को देखते हुए व्यावसायिक प्रदर्शन के साथ बदलती है।
वैकल्पिक और पारंपरिक डेटा स्रोतों का लाभ उठाते हुए रीयलटाइम क्रेडिट अंडरराइटिंग मॉडल बनाने के लिए मशीन लर्निंग टूल का उपयोग करें
आपको किस चीज़ की ज़रूरत पड़ेगी
वित्तीय प्रौद्योगिकी के लिए जुनून, या सीखने की जिज्ञासा
बड़े पैमाने पर उच्च गुणवत्ता वाले शिपिंग उत्पादों और सुविधाओं का ट्रैक रिकॉर्ड
व्यापार और उत्पाद विचारों को इंजीनियरिंग समाधानों में बदलने की क्षमता
तेज़-तर्रार माहौल में काम करने की इच्छा, लगातार बढ़ने और अपने शिल्प में महारत हासिल करने की
वे क्या देखना चाहेंगे
डेटा पाइपलाइनों के निर्माण के साथ अनुभव (उदाहरण के लिए डेटा झीलों, डेटा गोदामों, ईटीएल, आदि को जानना चाहिए)
डेटा एनालिटिक्स, एल्गोरिथम निर्णय लेने और रीयल-टाइम डेटा सिस्टम के साथ काम करने का अनुभव
डेटा ताजगी और प्रतिधारण पर विभिन्न व्यावसायिक आवश्यकताओं के साथ अनुभव
प्लस
ई-कॉमर्स भुगतान (अच्छा है) या वित्तीय सेवाओं में सिद्ध अनुभव और विषय वस्तु विशेषज्ञता।
बैंक खाता डेटा (जैसे प्लेड के साथ काम किया), भुगतान डेटा (शायद स्ट्राइप), और/या अन्य फिनटेक डेटा स्रोतों के साथ काम किया है