Die Mission unserer Kunden ist es, die Zahl der finanziell unabhängigen Menschen zu erhöhen. Sie glauben, dass sie dieses Ziel erreichen können, indem sie Tools entwickeln, die es unabhängigen Geschäftsinhabern ermöglichen, ihre Geschäfte profitabel zu skalieren. Ihr erstes Produkt kombiniert ein virtuelles Kreditkartensystem mit dynamischen Ausgabenlimits und Softwaretools, um Händlern zu helfen, zu wachsen und ihre Rentabilität zu optimieren.

Sie wachsen sehr schnell – in weniger als fünf Monaten wuchs ihr Kartenvolumen auf Millionen an. Sie haben eine beträchtliche Warteliste von Kunden, die darauf warten, ihr Produkt zu verwenden. Sie sind bestrebt, ihre Mitarbeiterzahl schnell zu erweitern, um die Nachfrage zu decken. Zu ihren Investoren gehören Solomon Hykes (Gründer von Docker), Paul Buchheit (Gründer von Gmail), Paul Graham (Gründer von Y Combinator), Robert Leshner (Gründer von compound.finance) und viele mehr. Sie haben über 30 Millionen US-Dollar von hochrangigen Fintech-Investoren gesammelt.

WORAN SIE ARBEITEN WERDEN

Sie werden in Projekte unterschiedlichen Umfangs und unterschiedlicher Komplexität eingebunden:

• Erstellen Sie Kreditrisikomodelle, die Händler basierend auf ihren Umsatz- und Ausgabenmustern segmentieren, um dynamische Kreditlimits anzubieten, die sich angesichts der hohen Saisonabhängigkeit und des schnellen Tempos des E-Commerce mit der Geschäftsleistung ändern

• Verwenden Sie Tools für maschinelles Lernen, um Kreditvergabemodelle in Echtzeit zu erstellen und dabei alternative und traditionelle Datenquellen zu nutzen

WAS DU BRAUCHEN WIRST

• Leidenschaft für oder Neugier, Finanztechnologie zu lernen

• Erfolgsbilanz von hochwertigen Versandprodukten und -funktionen im großen Maßstab

• Fähigkeit, Geschäfts- und Produktideen in technische Lösungen umzusetzen

• Sie möchten in einem schnelllebigen Umfeld arbeiten, sich kontinuierlich weiterentwickeln und Ihr Handwerk beherrschen

WAS SIE SEHEN MÖCHTEN

• Erfahrung mit dem Aufbau von Datenpipelines (z. B. sollte Data Lakes, Data Warehouses, ETL usw. kennen)

• Erfahrung in der Arbeit mit Datenanalyse, algorithmischer Entscheidungsfindung und Echtzeit-Datensystemen

• Erfahrung mit unterschiedlichen Geschäftsanforderungen an Datenaktualität und -aufbewahrung

Pluspunkte

• Nachgewiesene Erfahrung und Fachkompetenz in E-Commerce-Zahlungen (nice to have) oder Finanzdienstleistungen.

• Hat mit Bankkontodaten (z. B. mit Plaid), Zahlungsdaten (vielleicht Stripe) und/oder anderen Fintech-Datenquellen gearbeitet