Il quartier generale: Stati Uniti | Remote About Upstart At Upstart, siamo uniti da una missione che conta: ridurre radicalmente il costo e la complessità del prestito per tutti gli americani. Ogni giorno, portiamo creatività, sperimentazione e AI avanzata per rimodellare l'accesso al credito, aiutando milioni di persone a progredire finanziariamente con chiarezza e fiducia. Come principale mercato di prestito AI, collaboriamo con banche e sindacati di credito per espandere l'accesso al credito a prezzi accessibili attraverso tecnologia che è radicalmente intelligente e profondamente umana. La nostra piattaforma corre oltre un milione di previsioni per mutuatario utilizzando più di 3.000 segnali, alimentando decisioni più intelligenti, più eque per milioni di clienti. Ma i numeri solo accennano all'impatto. Ogni idea, ogni voce, e ogni contributo ci avvicina a un mondo in cui il credito non si trova mai tra le persone e il loro progresso finanziario.

Se vi sentite stimolati da problemi significativi, eccitati a innovare con finalità e motivati da un lavoro che conta veramente, ci siamo affezionati a sentirvi. Il Team: Upstart Machine Learning Growth team sviluppa modelli che aiutano ad ottimizzare l'acquisizione dei mutuatari attraverso i canali di marketing. Il team Direct Mail si concentra su modelli di apprendimento automatico causali che prevedono la conversione incrementale e aiutano a dare priorità alle prospettive, e il suo scopo si sta espandendo al di là dei prestiti personali in Home Equity Line of Credit (HELOC), email marketing, digitale e altri casi di utilizzo marketing. Il ruolo: Come Scienziato Applicato a Upstart, migliorerai i modelli esistenti e svilupperai nuovi approcci che espandino l'impatto del team sui canali di marketing. Lavorerai attraverso analisi di business-orizzo, ricerca di apprendimento automatico, sperimentazione e modellistica di produzione-ready, partnering principalmente all'interno di Machine Learning e con le soluzioni di marketing e di analisi di marketing.

• Ricerca e sviluppo di modelli di ricerca e di analisi in modo da poter sviluppare e analizzare modelli di ricerca e sviluppo in modo efficiente. • Collaborare con i team di ingegneria di Machine Learning, Growth e Marketing Platform per tradurre i problemi aziendali in agende di ricerca, tappe intermedie e soluzioni di produzione. • Estendere le capacità di apprendimento automatico al di là della posta diretta in un ciclo di vita, e-mail, digitale e altri canali di marketing emergenti. • Qualificazioni minime: • Laurea magistrale in matematica, statistica, economia, ricerca operativa o in un campo correlato • Esperienza di metodi statistici e di apprendimento automatico per la modellazione o i problemi di data science. • Esperienza con Python per l'analisi dei dati, la preparazione dei dati e lo sviluppo di modelli di apprendimento automatico. • Esperienza con inferenza causale e progettazione sperimentale, compresa la valutazione statisticamente rigorosa di modelli di ricerca e di analisi di lavoro in modelli o di risultati di ricerca di lavoro.

• Esperienza di applicazione di apprendimento automatico al marketing, acquisizione del cliente, ciclo di vita, o altri casi di utilizzo di crescita. Requisiti di viaggio Come una prima azienda digitale, la maggior parte del vostro lavoro può essere realizzato a distanza. La maggior parte dei nostri dipendenti possono vivere e lavorare ovunque negli Stati Uniti o in Canada (al di fuori del Quebec) ma si prevede di trascorrere un tempo di alta qualità in-persona collaborando tramite onsite regolari e riunioni in-persona. La cadenza in loco varia a seconda della squadra e ruolo; la maggior parte dei team si incontrano una o due volte al trimestre per 2-4 giorni consecutivi alla volta. A Upstart, la vostra paga base è una parte del pacchetto di compensazione totale. La retribuzione prevista per questa posizione è prevista per essere all'interno della gamma sottostante. La vostra retribuzione effettiva dipenderà dalla vostra posizione geografica hfophin Digital, Upstart utilizza le regioni di compensazione che variano a seconda della posizione.