Data Science Manager

Про нас

GoCardless, компанія Mollie, є світовим лідером банківських платежів. Понад 100 000 компаній, від стартапів до відомих імен, використовують GoCardless для збору, керування та надсилання банківських платежів за допомогою прямого дебету, платежів у реальному часі та відкритого банківського обслуговування. Щороку понад 30 країн обробляють понад 130 мільярдів доларів США, ми обробляємо регулярні та одноразові платежі без гонитви, стресу чи дорогих комісій. Наша наскрізна платіжна платформа також містить рішення на базі штучного інтелекту для покращення успішності платежів і зменшення шахрайства, а також підключення до понад 350 платформ, які компанії використовують щодня.

Наша штаб-квартира розташована у Великобританії, а команди та підрозділи охоплюють Північну Америку, Європу та Азіатсько-Тихоокеанський регіон. Для отримання додаткової інформації, будь ласка, відвідайте www.gocardless.com і слідкуйте за нами на LinkedIn ----- є провідним платіжним і фінансовим партнером для бізнесу, корінням в Європі, з глобальним охопленням.

роль

Дані лежать в основі нашої місії. Ми використовуємо дані банківських рахунків, щоб надавати високоякісні інтелектуальні платіжні рішення для наших клієнтів, починаючи від підвищення показників успішності платежів і закінчуючи запобіганням шахрайству платників.

Як менеджер із вивчення даних у нашій команді Payment Intelligence ви співпрацюватимете з розробниками програмного забезпечення, менеджерами з продуктів і дизайнерами, щоб втілити великі ідеї в реальність. Ви будете володіти повним життєвим циклом наших алгоритмів, формуючи все, від початкової концепції до готового для виробництва коду, який забезпечує роботу нашої глобальної платіжної мережі.

У GoCardless наш пакет зосереджений навколо Google Cloud Platform і Vertex AI, що забезпечує високоефективне середовище для інновацій. Наші фахівці з обробки даних працюють на стику Python, SQL і BigQuery, щоб створювати та розгортати високопродуктивні моделі в масштабі.

Що ви будете робити

• Керуйте та наставляйте високоефективну команду спеціалістів із обробки даних, сприяючи розвитку культури технічної досконалості та підтримуючи їх довгостроковий кар’єрний розвиток.

• Контролюйте наскрізний життєвий цикл критично важливих моделей ML, які забезпечують прийняття рішень щодо платежів у реальному часі.

• Сформуйте стратегічну дорожню карту для простору Payment Intelligence, перетворюючи складні проблеми з даними в дієві та результативні цілі.

• Стимулюйте міжфункціональний вплив, тісно співпрацюючи між дисциплінами, щоб створювати наскрізні технічні рішення, від концепції до виробництва.

• Впливайте на вище керівництво, діючи як міст між технічною складністю та цінністю бізнесу, повідомляючи стратегію ML старшим зацікавленим сторонам.

Що вас збуджує

• Забезпечення передових досягнень у сфері даних, штучного інтелекту та машинного навчання в сфері платежів за допомогою міждисциплінарної команди.

• Наставництво високоефективної команди та виховання культури технічної досконалості.

• Вирішення складних завдань із запобігання шахрайству та оптимізації платежів у реальному часі.

• Створення моделей ML виробничого класу на оптимізованому стеку GCP і Vertex AI для стимулювання фінтех-інновацій.

Що нас хвилює

• 2+ роки керування Data Scientists у складних доменах із високими ставками.

• Практичний керівник, який зручно занурюватися в кодову базу. Ви маєте великий досвід роботи з Python і SQL, щоб контролювати повний життєвий цикл моделі, від початкового прототипу до надійного розгортання у виробництві.

• Рішучий співробітник, який може орієнтуватися в технічних компромісах і перекладати складні концепції ML для багатофункціональних зацікавлених сторін і керівництва.

• Знайомство зі складними середовищами даних і архітектурами моделей, такими як глибоке навчання (досвід у сфері фінансових технологій, запобігання шахрайству або платежів є великим плюсом).

Діапазон базової зарплати: £99 200 - £148 800

Діапазони базової зарплати залежать від посади, рівня роботи, місця розташування та ринкових даних. Будь ласка, зверніть увагу, що хоча ми прагнемо запропонувати конкурентоспроможну винагороду, наш підхід полягає в тому, щоб виплачувати від мінімальної до середини діапазону заробітної плати, доки результати роботи не будуть оцінені на посаді. Пропозиції враховуватимуть рівень досвіду, оцінку співбесіди, бюджети та рівність між вами та колегами в GoCardless, які виконують подібну роботу.
(деякі) хороші речі

• Благополуччя - будьте здорові завдяки цілеспрямованій підтримці та медичному забезпеченню

• Схема від’їзду — дає вам можливість працювати не в країні проживання до 90 днів протягом будь-якого 12-місячного періоду.

• Адаптивна робота - дозволяє працювати гнучко відповідно до вашого способу життя

• Відпустка по догляду за дитиною - для всіх, хто вирушає у велику пригоду життя

• Бюджет навчання - керуйте власним розвитком за допомогою річного бюджету навчання

• Відпустка - щедра відпустка, + 3 дні волонтера на рік, + 4 дні оздоровлення для всього підприємства («GC Fridays»)

Життя в GoCardless

Ми – організація, яка визначається нашими цінностями; Перш ніж почати будь-який проект, ми починаємо з того, чому, щоб переконатися, що він узгоджується з нашою місією. Ми реалізуємо це, працюючи терміново та несучи особисту відповідальність за виконання завдань. Ми завжди діємо чесно. Ми дуже переживаємо за те, що ми робимо, і ми знаємо, що важливо бути скромними, коли ми це робимо. Наші цінності є частиною GoCardless ДНК і використовуються, щоб не тільки допомогти нам виховувати та розвивати нашу культуру, але й виконувати результативну роботу, яка допоможе нам досягти нашого бачення.

Різноманітність та інклюзивність

Станом на квітень 2025 року у нас було 806 співробітників (GeeCees) у всьому світі, з них 524 у Великобританії, 163 у Латвії та 119 в інших наших офісах.

Щоб переконатися, що ми є репрезентативними для навколишнього світу - і щоб мати можливість переглядати відповідні контрольні показники - ми просимо GeeCees добровільно розкривати дані про різноманітність. Цього року частка GeeCees, що надає дані, зросла до 88% (з 79% у 2024 році). Що стосується різноманітності в GoCardless, ми можемо побачити GeeCees як:

Азіатський, чорний, змішаний або інший — 25%

Нейрорізноманіття — 9%

ЛГБТКІ+ — 9%

Інваліди — 1%

Середній вік — 33 роки

Жінки — 45%

Чоловіки — 55%…

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