Menedżer ds. nauki danych

O nas

GoCardless, spółka należąca do Mollie, jest światowym liderem w dziedzinie płatności bankowych. Ponad 100 000 firm, od start-upów po nazwiska powszechnie znane, korzysta z GoCardless do gromadzenia, zarządzania i wysyłania płatności bankowych za pośrednictwem polecenia zapłaty, płatności w czasie rzeczywistym i otwartej bankowości. Dzięki ponad 130 miliardom dolarów przetwarzanych rocznie w ponad 30 krajach obsługujemy płatności cykliczne i jednorazowe bez pogoni za płatnościami, stresu i kosztownych opłat. Nasza kompleksowa platforma płatnicza zawiera również rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji, które poprawiają skuteczność płatności i ograniczają oszustwa, a także połączenia z ponad 350 platformami, z których codziennie korzystają firmy.

Nasza siedziba znajduje się w Wielkiej Brytanii, a zespoły i operacje obejmują Amerykę Północną, Europę oraz region Azji i Pacyfiku. Aby uzyskać więcej informacji, odwiedź stronę www.gocardless.com i śledź nas na LinkedIn ----- to wiodący partner w zakresie płatności i usług finansowych dla biznesu, zakorzeniony w Europie, o globalnym zasięgu.

Rola

Dane stanowią podstawę naszej misji. Wykorzystujemy dane rachunków bankowych, aby dostarczać naszym klientom inteligentne rozwiązania płatnicze o wysokiej wartości, od zwiększania wskaźników powodzenia płatności po zapobieganie oszustwom płatników.

Jako menedżer ds. analityki danych w naszym zespole Payment Intelligence będziesz współpracować z inżynierami oprogramowania, menedżerami produktów i projektantami, aby przekształcać wielkie pomysły w rzeczywistość. Będziesz właścicielem pełnego cyklu życia naszych algorytmów, kształtując wszystko, od wstępnej koncepcji po gotowy do produkcji kod, który napędza naszą globalną sieć płatności.

W GoCardless nasz stos koncentruje się wokół Google Cloud Platform i Vertex AI, zapewniając wydajne środowisko dla innowacji. Nasi badacze danych działają na styku Pythona, SQL i BigQuery, aby tworzyć i wdrażać wysokowydajne modele na dużą skalę.

Co zrobisz

• Zarządzaj i mentoruj wysokowydajny zespół Data Scientistów, promując kulturę doskonałości technicznej i wspierając ich długoterminowy rozwój kariery.

• Nadzoruj kompleksowy cykl życia modeli uczenia maszynowego o znaczeniu krytycznym, które wspomagają decyzje dotyczące płatności w czasie rzeczywistym.

• Kształtuj strategiczny plan działania dla przestrzeni Payment Intelligence, przekształcając złożone wyzwania związane z danymi na wykonalne cele o dużym wpływie.

• Wywieraj wpływ na wiele funkcji poprzez ścisłą współpracę między dyscyplinami w celu tworzenia kompleksowych rozwiązań technicznych, od koncepcji po produkcję.

• Wywieraj wpływ na kierownictwo wyższego szczebla, działając jako pomost pomiędzy złożonością techniczną a wartością biznesową, komunikując strategię uczenia maszynowego zainteresowanym stronom wyższego szczebla.

Co cię podnieca

• Wdrażanie najnowocześniejszych osiągnięć w zakresie danych, sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w obszarze płatności dzięki multidyscyplinarnemu zespołowi.

• Opieka mentorska nad zespołem osiągającym wysokie wyniki i wspieranie kultury doskonałości technicznej.

• Rozwiązywanie w czasie rzeczywistym złożonych wyzwań związanych z zapobieganiem oszustwom i optymalizacją płatności na dużą skalę.

• Tworzenie modeli uczenia maszynowego klasy produkcyjnej w oparciu o usprawniony stos GCP i Vertex AI w celu wspierania innowacji w branży fintech.

Co nas ekscytuje

• Ponad 2 lata zarządzania analitykami danych w złożonych domenach o dużej stawce.

• Praktyczny lider, który swobodnie zagłębia się w bazę kodu. Wnosisz dużą wiedzę specjalistyczną w zakresie języka Python i SQL, aby nadzorować pełny cykl życia modelu, od wstępnego prototypu po solidne wdrożenie produkcyjne.

• Zdecydowany współpracownik, który potrafi poradzić sobie z technicznymi kompromisami i przetłumaczyć złożone koncepcje uczenia maszynowego dla interdyscyplinarnych interesariuszy i kierownictwa.

• Znajomość złożonych środowisk danych i architektur modeli, takich jak głębokie uczenie się (doświadczenie w Fintech, zapobieganiu oszustwom lub płatnościach będzie dużym plusem).

Podstawowy zakres wynagrodzenia: 99 200 GBP - 148 800 GBP

Podstawowe zakresy wynagrodzeń opierają się na roli, poziomie stanowiska, lokalizacji i danych rynkowych. Należy pamiętać, że chociaż staramy się oferować konkurencyjne wynagrodzenie, naszym podejściem jest płacenie od minimum do połowy zakresu wynagrodzeń do czasu, aż będzie można ocenić wyniki na danym stanowisku. Oferty będą uwzględniać poziom doświadczenia, ocenę rozmowy kwalifikacyjnej, budżety i parytet między Tobą a współpracownikami GoCardless wykonującymi podobną pracę.
(niektóre) Dobre rzeczy

• Dobre samopoczucie — zachowaj zdrowie dzięki dedykowanemu wsparciu i opiece medycznej

• Program Workaway – umożliwia pracę poza krajem zamieszkania przez maksymalnie 90 dni w dowolnym okresie 12 miesięcy

• Praca adaptacyjna – umożliwia elastyczną pracę, dostosowaną do Twojego stylu życia

• Urlop rodzicielski – dostosowany do potrzeb każdego rozpoczynającego wielką przygodę życia

• Budżet na naukę – prowadź swój własny rozwój dzięki rocznemu budżetowi na naukę

• Czas wolny – hojny dodatek urlopowy, + 3 dni wolontariatu w roku, + 4 dni odnowy biologicznej w całej firmie („piątki GC”)

Życie w GoCardless

Jesteśmy organizacją zdefiniowaną przez nasze wartości; Zanim rozpoczniemy jakikolwiek projekt, zaczynamy od pytania „dlaczego”, aby upewnić się, że jest on zgodny z naszą misją. Staramy się to osiągnąć, pracując pilnie i biorąc osobistą odpowiedzialność za wykonanie zadań. Zawsze postępujemy uczciwie. Bardzo troszczymy się o to, co robimy, i wiemy, że podczas robienia tego ważne jest, abyśmy zachowywali pokorę. Nasze wartości stanowią część DNA GoCardless i służą nie tylko wspieraniu nas w pielęgnowaniu i rozwijaniu naszej kultury, ale także wykonywaniu skutecznej pracy, która pomoże nam osiągnąć naszą wizję.

Różnorodność i włączenie

W kwietniu 2025 r. zatrudnialiśmy 806 pracowników (GeeCees) na całym świecie, z czego 524 w Wielkiej Brytanii, 163 na Łotwie i 119 w innych naszych biurach.

Aby mieć pewność, że jesteśmy reprezentatywni dla otaczającego nas świata i móc przeglądać odpowiednie standardy, prosimy firmę GeeCees o dobrowolne ujawnianie danych dotyczących różnorodności. W tym roku odsetek GeeCees dostarczających dane wzrósł do 88% (w porównaniu z 79% w 2024 r.). Jeśli chodzi o różnorodność w GoCardless, GeeCees identyfikuje się jako:

Azjatycka, Czarna, Mieszana lub inna — 25%

Neuroróżnorodny — 9%

LGBTQIA+ — 9%

Niepełnosprawni — 1%

Średni wiek — 33 lata

Kobieta — 45%

Mężczyzna — 55%…

Źródło: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.co.uk/jobs/companies/gocardless/data-science-manager-london-430729)