

Data Scientist II, Subscriber and Commerce Data Science
Detalles del empleo:
The Subscriber & Commerce Data Science team at Disney Streaming builds Machine learning models to optimize payment processes, detect and prevent fraud, and forecast customer lifetime value across our streaming platforms, including Disney+, Hulu and ESPN+. We play a key role in growing the business by increasing payment success, reducing fraud, improving retention, and enabling value measurement through user-level lifetime value (LTV) modeling.
We're hiring a Data Scientist to help design, build and deploy machine learning solutions that solve key business challenges. In this role, you’ll work closely with Product, Engineering, Analytics and Finance to deliver models that enhance the customer experience and drive measurable business impact.
Responsibilities
Machine Learning & Modeling
- Develop, optimize, and maintain models for payment optimization, fraud detection, and LTV prediction.
- Build robust end-to-end ML workflows, including data collection, feature engineering, model development, and evaluation.
Experimentation & Deployment
- Collaborate with Product and Engineering to deploy models into production environments and monitor performance.
- Design and analyze A/B tests and other experiments to assess model impact.
- Implement batch and real-time inference pipelines for fraud detection and payment optimization use cases.
Insights & Strategy
- Analyze subscriber behavior, payment flows, and fraud patterns to generate actionable insights.
- Translate complex data into clear, data-driven recommendations to improve business outcomes.
Cross-functional Collaboration
- Partner with stakeholders to translate business needs into machine learning problems.
- Collaborate with Engineering to improve data pipelines, experimentation frameworks, and model monitoring.
- Communicate insights effectively to technical and non-technical stakeholders.
Basic Qualifications
- Bachelor’s degree in Data Science, Computer Science, Statistics, Mathematics, or a related field.
- 3+ years of experience developing and deploying machine learning models in production.
- Proficiency in SQL, Python (e.g. Pandas, NumPy, Scikit-learn, LightGBM); experience with distributed computing tools such as Spark or PySpark.
Preferred Qualifications
- M.S. or Ph.D. in a quantitative discipline
- Deep expertise in statistical modeling and machine learning, including Bayesian methods.
- Familiarity with tools like Databricks, Snowflake, Airflow, GitHub.
- Experience designing and analyzing A/B tests and other experiments.
- Experience with data visualization and exploration tools such as Tableau, Looker
- Ability to choose and justify appropriate modeling and statistical techniques for varied problems.
- Comfortable working in fast-paced environments with evolving priorities.
- Excellent communication skills with both technical and non-technical audiences.
#DISNEYANALYTICS
#DISNEYTECH
The hiring range for this position in New York, NY is $145,500 to $195,000 per year. Santa Monica, CA and Glendale, CA is $138,900 to $186,200 per year, San Francisco, CA is $152,100 to $203,900 per year. The base pay actually offered will take into account internal equity and also may vary depending on the candidate’s geographic region, job-related knowledge, skills, and experience among other factors. A bonus and/or long-term incentive units may be provided as part of the compensation package, in addition to the full range of medical, financial, and/or other benefits, dependent on the level and position offered.
Acerca de Disney Direct to Consumer:
El equipo Direct to Consumer de Disney supervisa los negocios de streaming de Hulu y Disney+ dentro de Disney Entertainment, lo que permite llevar la inigualable narrativa de The Walt Disney Company a los aficionados y familias de todo el mundo.
Acerca de The Walt Disney Company:
The Walt Disney Company, junto con sus subsidiarias y afiliadas, es una empresa internacional diversificada líder en entretenimiento familiar y medios de comunicación que incluye tres segmentos comerciales principales: Disney Entertainment, ESPN y Disney Experiences. Desde sus humildes comienzos como estudio de dibujos animados en la década de 1920 hasta su reconocido nombre en la industria del entretenimiento en la actualidad, Disney continúa con orgullo su legado de crear historias y experiencias de clase mundial para toda la familia. Las historias, los personajes y las experiencias de Disney llegan a consumidores e invitados de todos los rincones del mundo. Con operaciones en más de 40 países, nuestros empleados y miembros del elenco trabajan juntos para crear experiencias de entretenimiento que sean apreciadas a nivel local y global.
Este puesto es en Disney Streaming Services LLC, que forma parte de una empresa comercial que denominamos Disney Direct to Consumer.
Disney Streaming Services LLC es un empleador que ofrece igualdad de oportunidades. Los solicitantes recibirán consideración para el empleo independientemente de su raza, religión, color, sexo, orientación sexual, género, identidad de género, expresión de género, nacionalidad, ascendencia, edad, estado civil, condición de militar o veterano, afección médica, información genética o discapacidad, o cualquier otro fundamento prohibido por la ley federal, estatal o local. Disney defiende un entorno empresarial donde las ideas y decisiones de todas las personas nos ayudan a crecer, innovar, crear las mejores historias y ser relevantes en un mundo en constante evolución.
ADAPTACIÓN POR DISCAPACIDAD PARA SOLICITUDES DE EMPLEO
The Walt Disney Company and its Affiliated Companies are Equal Employment Opportunity employers and welcome all job seekers including individuals with disabilities and veterans with disabilities. If you have a disability and believe you need a reasonable accommodation in order to search for a job opening or apply for a position, visit the Disney candidate disability accommodations FAQs. We will only respond to those requests that are related to the accessibility of the online application system due to a disability.
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