Finance Data Scientist

Emploi pas sur LinkedIn

🕒 il y a 21 jours

🇬🇧 Royaume-Uni – Télétravail

⏰ Temps Plein

🟡 Intermédiaire

🟠 Senior

📊 Data Scientist

👻 Score fantôme 31%

Ce que ça veut dire : la probabilité que cette offre reste ouverte sans recrutement actif.Comment le lire : 60 % ou plus, on pense que c'est une offre fantôme. Un score plus bas est moins inquiétant.Comment on la calcule : ancienneté, republications, postes ouverts vs taille de l'équipe, rapidité de clôture, et si le salaire est indiqué.À noter : une estimation à partir de données publiques, pas un jugement sur l'entreprise. De vraies offres peuvent avoir un score élevé, alors prenez-le comme un indice, pas comme un fait.

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Laboratoire de recherche. Nous repoussons les frontières de la génération vocale. Nous menons des travaux de recherche et déployons des méthodes inédites en Voice AI afin de rendre les contenus agréables dans toutes les langues et toutes les voix, au bénéfice de nouveaux publics et spectateurs.

Description

• Turn billing, revenue, and forecasting data into audit-ready numbers and analysis for pricing and planning decisions • Own finance-facing analysis, including revenue and ARR reconciliation, cohort and retention economics, and pricing and packaging experiments • Partner with Analytics Engineering on the certified finance KPI layer covering ARR, billing, and revenue • Identify and investigate incorrect or inconsistent data • Build forecasting and scenario models used by FP&A for planning and board reporting • Translate ambiguous finance questions from FP&A, RevOps, and leadership into clear, reusable analysis • Potentially grow into broader strategic finance or RevOps analytics and data leadership responsibilities

🎯 Exigences

• Demonstrated experience as a data scientist or analyst embedded with a Finance / FP&A function, ideally at a growth-stage or pre-IPO company • Strong SQL and Python • Experience reconciling data across Stripe, Salesforce, and a dbt-modelled warehouse • Finance fluency in ARR, billing, revenue recognition, and cohort economics • Rigour around data quality and ability to explain variances • Strong stakeholder management with Finance leadership • Ability to push back on ambiguous asks • Ability to operate in CET / ET timezones • Experience preparing finance data for audit, SOX, or IPO readiness is a bonus • Experience with pricing / packaging experimentation or revenue forecasting at a subscription or usage-based business is a bonus • Experience with dbt or a modern warehouse such as BigQuery is a bonus

🏖️ Avantages

• Annual discretionary professional development stipend • Annual discretionary stipend for social travel to meet colleagues • Annual company offsite • Monthly co-working stipend for employees not near a main hub • Flexible choice to work from company offices in London, Warsaw, Dublin, or New York • Growth opportunities and career progression paths