Stripe

Staff Data Analyst

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WER WIR SIND

ÜBER STRIPE

Stripe ist eine Finanzinfrastruktur-Plattform für Unternehmen. Millionen von Unternehmen – von den weltweit größten Konzernen bis hin zu den ambitioniertesten Startups – nutzen Stripe, um Zahlungen zu akzeptieren, ihren Umsatz zu steigern und neue Geschäftsmöglichkeiten zu erschließen. Unsere Mission ist es, das BIP des Internets zu erhöhen, und wir haben noch eine enorme Menge an Arbeit vor uns. Das bedeutet, dass Sie eine beispiellose Gelegenheit haben, die Weltwirtschaft für jeden zugänglich zu machen und gleichzeitig die wichtigste Arbeit Ihrer Karriere zu leisten.

ÜBER DAS TEAM

Das Risk Data Science-Team entwickelt die Datengrundlagen, Modelle und Mess-Frameworks, die die Risiko- und Produktentscheidungen von Stripe vorantreiben – von Underwriting und Reserven bis hin zu Händlerinterventionen und -freigaben. Wir befinden uns an einem Wendepunkt: Da Stripe zunehmend Risikofunktionen als Produkt für Plattformen und Nutzer anbietet, benötigen wir eine Führungskraft im Datenbereich, die unsere Risikodatenstrategie gestaltet, misst und weiterentwickelt.

WER SIE SIND

Wir suchen jemanden, der die Mindestanforderungen erfüllt, um für die Rolle in Betracht gezogen zu werden. Wenn Sie diese Anforderungen erfüllen, ermutigen wir Sie, sich zu bewerben. Die bevorzugten Qualifikationen sind ein Bonus, keine Voraussetzung.

IHRE AUFGABEN

Wir suchen einen erfahrenen Data Analyst, der die Datenstrategie für unser „Risk as a Product“-Angebot vorantreibt. Sie definieren die Kennzahlen, Datenprodukte und analytischen Frameworks, die erforderlich sind, während Stripe Risikofunktionen in großem Maßstab für Plattformen und verbundene Konten bereitstellt. Sie arbeiten eng mit der Produkt-, Engineering- und Risk-Führungsebene zusammen, um sicherzustellen, dass Dateninvestitionen mit der Produkt-Roadmap übereinstimmen. Sie entwerfen Kennzahlen, Pipelines und Datenprodukte, die als analytisches Rückgrat für Risikoentscheidungen dienen.

Sie verantworten die Definition, Zuverlässigkeit und Sichtbarkeit unserer wichtigsten Risikokennzahlen. Sie etablieren ein kanonisches Set an North-Star- und operativen Kennzahlen und stellen sicher, dass diese vertrauenswürdig, gut dokumentiert und konsistent für die richtigen Zielgruppen aufbereitet sind. Sie bauen und pflegen die Infrastruktur, die diese Kennzahlen präzise hält, während sich unsere Daten- und Produktlandschaft weiterentwickelt. Dies umfasst klare Verantwortlichkeiten, Benachrichtigungen bei Regressionen sowie skalierbare Pipelines, die den Aufwand für die Aktualisierung von Erkenntnissen reduzieren.

Sie verantworten und entwickeln zudem die Risiko-Experimentierstrategie von Stripe, indem Sie definieren, was wir testen, wie wir messen und wie wir daraus lernen. Sie stellen sicher, dass wir die Auswirkungen von Änderungen an Risikorichtlinien, Händler-Journeys und Risikomodellen über verschiedene Händlergruppen hinweg rigoros bewerten können.

Schließlich betreuen Sie die Data Analysts im Team und heben deren Niveau. Sie setzen technische und strategische Standards. Sie leiten Junior- und Senior-Analysten dabei an, wie sie mehrdeutige Probleme formulieren, Analysen für maximale Wirkung strukturieren und Ergebnisse an Senior-Stakeholder kommunizieren.

MINDESTANFORDERUNGEN

  1. 10+ Jahre Erfahrung in Data Analytics, Data Science oder verwandten Rollen
  1. Nachweisliche Erfolge bei der Definition und Umsetzung von Datenstrategien über mehrere Teams hinweg – nicht nur die Ausführung einer Roadmap, sondern deren Gestaltung
  1. Erfahrung im Entwurf von Experimentier-Frameworks oder Messstrategien für komplexe, multivariable Systeme (z. B. Risikorichtlinien, Preisgestaltung, Marktplatzdynamik)
  1. Fundierte Expertise in SQL; Kenntnisse in Python
  1. Ausgeprägte Fähigkeit, mehrdeutige Geschäftsprobleme in strukturierte analytische Ansätze zu übersetzen und Ergebnisse an Führungskräfte zu kommunizieren
  1. Erfahrung im Aufbau und der Skalierung von Datenprodukten (Kennzahlen-Frameworks, Pipelines, Dashboards), die als operative Infrastruktur dienen, nicht als einmalige Analysen
  1. Nachgewiesene Fähigkeit, ohne formale Weisungsbefugnis über Engineering-, Produkt- und Geschäftsteams hinweg Einfluss zu nehmen
  1. Kenntnisse im Umgang mit KI-Tools zur Beschleunigung von Modellentwicklung, Analyse und Programmierung

BEVORZUGTE QUALIFIKATIONEN

  1. Master-Abschluss in Mathematik, Statistik, Wirtschaftswissenschaften, Ingenieurwesen oder einem verwandten technischen Bereich
  1. Erfahrung in den Bereichen Risiko, Trust & Safety oder verwandten Domänen sowie Verständnis für Risiken im Fintech-Bereich
  1. Erfahrung im Aufbau von Daten für Plattform-/Produktangebote, bei denen Daten Teil der Produktoberfläche sind und nicht nur interne Analysen darstellen
  1. Vertrautheit mit kausaler Inferenz und A/B-Tests in nicht-standardisierten Umgebungen (z. B. wenn die Randomisierung durch Risikoüberlegungen eingeschränkt ist)

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