Emploi
De la source partenaire
Scientifique appliqué
Prix sur demande
Détails
- Type de contrat
- Temps plein
- À distance
- Oui
- Entreprise
- Upstart
- Niveau
- Any
Description
Traduit automatiquement depuis English. Le texte original fait foi. Traduction automatique — une traduction plus précise est en préparation.
À propos de Upstart
Chez Upstart, nous sommes unis par une mission qui compte : réduire radicalement le coût et la complexité des emprunts pour tous les Américains. Chaque jour, nous apportons créativité, expérimentation et IA avancée pour remodeler l’accès au crédit, aidant ainsi des millions de personnes à avancer financièrement avec clarté et confiance.
En tant que principal marché de prêts à l’IA, nous collaborons avec des banques et des coopératives de crédit pour élargir l’accès à un crédit abordable grâce à une technologie à la fois radicalement intelligente et profondément humaine. Notre plateforme exécute plus d'un million de prédictions par emprunteur en utilisant plus de 3 000 signaux, permettant ainsi à des millions de clients de prendre des décisions plus intelligentes et plus équitables. Mais les chiffres ne font qu’indiquer l’impact. Chaque idée, chaque voix et chaque contribution nous rapproche d’un monde où le crédit ne s’interpose jamais entre les gens et leur progrès financier.
Nous sommes fiers de donner la priorité au numérique, offrant à la plupart des nouveaux venus la flexibilité de faire de leur mieux, où qu'ils prospèrent, aux côtés de leurs coéquipiers dans plus de 80 villes aux États-Unis et au Canada. Le numérique d’abord ne veut pas dire lointain. Nous mettons l’accent sur la connexion en personne grâce à des équipes sur place, des séances de planification et des moments qui suscitent la créativité et la confiance. Et que vous choisissiez de travailler principalement à domicile ou de collaborer en personne depuis l'un de nos bureaux à Columbus, Austin, dans la Bay Area ou à New York, vous bénéficierez du soutien nécessaire pour travailler de la manière qui vous convient le mieux.
Si vous êtes motivé par la résolution de problèmes importants, enthousiaste à l’idée d’innover avec un objectif précis et motivé par un travail qui compte vraiment, nous serions ravis d’avoir de vos nouvelles.
L'équipe :
L'équipe Machine Learning Growth d'Upstart développe des modèles qui aident à optimiser l'acquisition d'emprunteurs sur les canaux marketing. L'équipe Direct Mail se concentre sur les modèles d'apprentissage automatique causal qui prédisent la conversion incrémentielle et aident à prioriser les prospects, et sa portée s'étend au-delà des prêts personnels aux marges de crédit sur valeur domiciliaire (HELOC), au marketing par courrier électronique, au numérique et à d'autres cas d'utilisation marketing.
Le rôle :
En tant que scientifique appliqué chez Upstart, vous améliorerez les modèles existants et développerez de nouvelles approches qui élargiront l'impact de l'équipe sur tous les canaux de marketing. Vous travaillerez sur l'analyse orientée métier, la recherche sur l'apprentissage automatique, l'expérimentation et la modélisation prête pour la production, en partenariat principalement au sein de l'apprentissage automatique et avec les parties prenantes de l'ingénierie des plateformes de croissance et de marketing.
Comment vous aurez un impact :
• Analyser l'historique des performances du modèle et des campagnes pour identifier les opportunités d'amélioration de l'efficacité du modèle et des résultats marketing.
• Développer et évaluer des modèles d'apprentissage automatique, y compris la recherche de nouvelles fonctionnalités et architectures de modèles, pour améliorer la sélection des prospects et prendre en charge de nouveaux cas d'utilisation marketing.
• Concevoir des expériences statistiquement rigoureuses et des évaluations de modèles pour mesurer l'impact causal, optimiser les résultats des campagnes et éclairer les décisions.
• Parcourez des ensembles de données complexes et désordonnés et créez des pipelines de données, des mesures et des approches analytiques réutilisables qui permettent un développement et une analyse efficaces de modèles.
• Collaborer avec les équipes d'apprentissage automatique, de croissance et d'ingénierie de plate-forme marketing pour traduire les problèmes commerciaux en programmes de recherche, en jalons intermédiaires et en solutions prêtes pour la production.
• Étendez les capacités d'apprentissage automatique au-delà du publipostage vers le cycle de vie, le courrier électronique, le numérique et d'autres canaux de marketing émergents.
Qualifications minimales :
• Maîtrise en mathématiques, statistiques, économie, recherche opérationnelle ou dans un domaine connexe
• Expérience de l'application de méthodes statistiques et d'apprentissage automatique à des problèmes de modélisation ou de science des données.
• Expérience de l'utilisation de Python pour l'analyse de données, la préparation de données et le développement de modèles d'apprentissage automatique.
• Expérience de l'inférence causale et de la conception expérimentale, y compris une évaluation statistiquement rigoureuse des performances du modèle ou de l'expérience.
Qualifications préférées :
• Doctorat en mathématiques, statistiques, économie, recherche opérationnelle ou dans un domaine connexe (ou son équivalent)
• Connaissance des méthodes d'apprentissage automatique causal et des approches de modélisation.
• Capacité à traduire des problèmes commerciaux de grande envergure en questions de recherche, analyses et approches de modélisation structurées.
• Expérience de travail dans l'analyse exploratoire de données, la recherche sur l'apprentissage automatique, l'expérimentation et le développement et la mise à l'échelle de modèles de production.
• Capacité à interpréter des résultats expérimentaux ou de modélisation complexes et à traduire les résultats en recommandations exploitables.
• Expérience dans l'application de l'apprentissage automatique au marketing, à l'acquisition de clients, au cycle de vie ou à d'autres cas d'utilisation de croissance.
Exigences de déplacement En tant qu'entreprise axée sur le numérique, la majorité de votre travail peut être accomplie à distance. La majorité de nos employés peuvent vivre et travailler n'importe où aux États-Unis ou au Canada (en dehors du Québec), mais sont censés passer du temps de grande qualité à collaborer en personne via des réunions régulières sur place et en personne. La cadence sur site varie en fonction de l'équipe et du rôle ; la plupart des équipes se réunissent une ou deux fois par trimestre pendant 2 à 4 jours consécutifs à la fois.
Chez Upstart, votre salaire de base fait partie de votre rémunération globale. Le salaire de base prévu pour ce poste devrait se situer dans la fourchette ci-dessous. Votre salaire de base réel dépendra de votre situation géographique. Avec notre philosophie « le numérique d'abord », Upstart utilise des régions de rémunération qui varient en fonction de l'emplacement. La rémunération individuelle est également déterminée par les compétences, l’expérience et l’éducation ou la formation liées à l’emploi. Votre recruteur peut vous en dire plus sur l'échelle salariale spécifique à votre emplacement préféré pendant le processus d'embauche.
De plus, Upstart offre aux employés des primes cibles, une rémunération en actions et de généreux avantages sociaux (y compris médicaux, dentaires, visuels et 401k).
États-Unis | À distance - Échelle salariale de base prévue
141 500 $ – 196 000 $ US…
Source : Jobicy (https://jobicy.com/jobs/154933-applied-scientist)
Chez Upstart, nous sommes unis par une mission qui compte : réduire radicalement le coût et la complexité des emprunts pour tous les Américains. Chaque jour, nous apportons créativité, expérimentation et IA avancée pour remodeler l’accès au crédit, aidant ainsi des millions de personnes à avancer financièrement avec clarté et confiance.
En tant que principal marché de prêts à l’IA, nous collaborons avec des banques et des coopératives de crédit pour élargir l’accès à un crédit abordable grâce à une technologie à la fois radicalement intelligente et profondément humaine. Notre plateforme exécute plus d'un million de prédictions par emprunteur en utilisant plus de 3 000 signaux, permettant ainsi à des millions de clients de prendre des décisions plus intelligentes et plus équitables. Mais les chiffres ne font qu’indiquer l’impact. Chaque idée, chaque voix et chaque contribution nous rapproche d’un monde où le crédit ne s’interpose jamais entre les gens et leur progrès financier.
Nous sommes fiers de donner la priorité au numérique, offrant à la plupart des nouveaux venus la flexibilité de faire de leur mieux, où qu'ils prospèrent, aux côtés de leurs coéquipiers dans plus de 80 villes aux États-Unis et au Canada. Le numérique d’abord ne veut pas dire lointain. Nous mettons l’accent sur la connexion en personne grâce à des équipes sur place, des séances de planification et des moments qui suscitent la créativité et la confiance. Et que vous choisissiez de travailler principalement à domicile ou de collaborer en personne depuis l'un de nos bureaux à Columbus, Austin, dans la Bay Area ou à New York, vous bénéficierez du soutien nécessaire pour travailler de la manière qui vous convient le mieux.
Si vous êtes motivé par la résolution de problèmes importants, enthousiaste à l’idée d’innover avec un objectif précis et motivé par un travail qui compte vraiment, nous serions ravis d’avoir de vos nouvelles.
L'équipe :
L'équipe Machine Learning Growth d'Upstart développe des modèles qui aident à optimiser l'acquisition d'emprunteurs sur les canaux marketing. L'équipe Direct Mail se concentre sur les modèles d'apprentissage automatique causal qui prédisent la conversion incrémentielle et aident à prioriser les prospects, et sa portée s'étend au-delà des prêts personnels aux marges de crédit sur valeur domiciliaire (HELOC), au marketing par courrier électronique, au numérique et à d'autres cas d'utilisation marketing.
Le rôle :
En tant que scientifique appliqué chez Upstart, vous améliorerez les modèles existants et développerez de nouvelles approches qui élargiront l'impact de l'équipe sur tous les canaux de marketing. Vous travaillerez sur l'analyse orientée métier, la recherche sur l'apprentissage automatique, l'expérimentation et la modélisation prête pour la production, en partenariat principalement au sein de l'apprentissage automatique et avec les parties prenantes de l'ingénierie des plateformes de croissance et de marketing.
Comment vous aurez un impact :
• Analyser l'historique des performances du modèle et des campagnes pour identifier les opportunités d'amélioration de l'efficacité du modèle et des résultats marketing.
• Développer et évaluer des modèles d'apprentissage automatique, y compris la recherche de nouvelles fonctionnalités et architectures de modèles, pour améliorer la sélection des prospects et prendre en charge de nouveaux cas d'utilisation marketing.
• Concevoir des expériences statistiquement rigoureuses et des évaluations de modèles pour mesurer l'impact causal, optimiser les résultats des campagnes et éclairer les décisions.
• Parcourez des ensembles de données complexes et désordonnés et créez des pipelines de données, des mesures et des approches analytiques réutilisables qui permettent un développement et une analyse efficaces de modèles.
• Collaborer avec les équipes d'apprentissage automatique, de croissance et d'ingénierie de plate-forme marketing pour traduire les problèmes commerciaux en programmes de recherche, en jalons intermédiaires et en solutions prêtes pour la production.
• Étendez les capacités d'apprentissage automatique au-delà du publipostage vers le cycle de vie, le courrier électronique, le numérique et d'autres canaux de marketing émergents.
Qualifications minimales :
• Maîtrise en mathématiques, statistiques, économie, recherche opérationnelle ou dans un domaine connexe
• Expérience de l'application de méthodes statistiques et d'apprentissage automatique à des problèmes de modélisation ou de science des données.
• Expérience de l'utilisation de Python pour l'analyse de données, la préparation de données et le développement de modèles d'apprentissage automatique.
• Expérience de l'inférence causale et de la conception expérimentale, y compris une évaluation statistiquement rigoureuse des performances du modèle ou de l'expérience.
Qualifications préférées :
• Doctorat en mathématiques, statistiques, économie, recherche opérationnelle ou dans un domaine connexe (ou son équivalent)
• Connaissance des méthodes d'apprentissage automatique causal et des approches de modélisation.
• Capacité à traduire des problèmes commerciaux de grande envergure en questions de recherche, analyses et approches de modélisation structurées.
• Expérience de travail dans l'analyse exploratoire de données, la recherche sur l'apprentissage automatique, l'expérimentation et le développement et la mise à l'échelle de modèles de production.
• Capacité à interpréter des résultats expérimentaux ou de modélisation complexes et à traduire les résultats en recommandations exploitables.
• Expérience dans l'application de l'apprentissage automatique au marketing, à l'acquisition de clients, au cycle de vie ou à d'autres cas d'utilisation de croissance.
Exigences de déplacement En tant qu'entreprise axée sur le numérique, la majorité de votre travail peut être accomplie à distance. La majorité de nos employés peuvent vivre et travailler n'importe où aux États-Unis ou au Canada (en dehors du Québec), mais sont censés passer du temps de grande qualité à collaborer en personne via des réunions régulières sur place et en personne. La cadence sur site varie en fonction de l'équipe et du rôle ; la plupart des équipes se réunissent une ou deux fois par trimestre pendant 2 à 4 jours consécutifs à la fois.
Chez Upstart, votre salaire de base fait partie de votre rémunération globale. Le salaire de base prévu pour ce poste devrait se situer dans la fourchette ci-dessous. Votre salaire de base réel dépendra de votre situation géographique. Avec notre philosophie « le numérique d'abord », Upstart utilise des régions de rémunération qui varient en fonction de l'emplacement. La rémunération individuelle est également déterminée par les compétences, l’expérience et l’éducation ou la formation liées à l’emploi. Votre recruteur peut vous en dire plus sur l'échelle salariale spécifique à votre emplacement préféré pendant le processus d'embauche.
De plus, Upstart offre aux employés des primes cibles, une rémunération en actions et de généreux avantages sociaux (y compris médicaux, dentaires, visuels et 401k).
États-Unis | À distance - Échelle salariale de base prévue
141 500 $ – 196 000 $ US…
Source : Jobicy (https://jobicy.com/jobs/154933-applied-scientist)
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Source: Upstart
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