trò nhà phân tích. Hazy nhận được vị trí này và cô bước vào công ty
khi giá trị của nó gia tăng chóng mặt. Vào tháng 7 năm 2015, 7
tháng sau đợt gây quỹ cuối cùng, công ty đã gây quỹ nhiều hơn so
với mức định giá tăng 40%;
8
năm sau nữa, nó gây quỹ cao hơn với
giá trị lên đến 9,2 tỷ đô, gấp ba lần so với hai năm trước đó.
9
Tại Stripe, Hazy được xếp vào nhóm chịu trách nhiệm ngăn chặn
gian lận. Không ai yêu cầu cô phải biết về công việc của mình khi cô
đến; tất cả những gì cô cần tìm hiểu để thực hiện công việc là đánh
dấu những khách hàng hoặc người mua đáng ngờ. Cô được đào
tạo và tự tích luỹ kiến thức suốt quá trình làm việc. Để thực hiện
việc phân tích dữ liệu, cô học SQL, ngôn ngữ lập trình để làm việc
với các cơ sở dữ liệu và sử dụng nó mỗi ngày.
Khi có hơn một năm kinh nghiệm làm nhà phân tích rủi ro tại Stripe,
Hazy đã so sánh công việc hằng ngày của mình với việc viết luận
tiếng Anh. Ở trường, cô đọc sách, rút ra chủ đề, và viết bài luận. Tại
Stripe, cô xem xét dữ liệu định lượng, nghiên cứu email khách hàng
và những câu chuyện từ thành viên nhóm về các tình huống mập
mờ và các cuộc gọi đáng nghi, rút ra các chủ đề, rồi viết báo cáo, đề
xuất hành động mà công ty nên thực hiện. “Phương pháp phân tích
giống nhau một cách kinh ngạc,” cô nói, “chỉ khác kết quả mà thôi.”
Hazy cũng rất biết ơn những “kỹ năng mềm” mà cô tích luỹ được khi
ở Twitter: Khả năng xây dựng mối quan hệ tốt với nhà quản lý, cách
bảo vệ ý kiến bản thân, cách đề xuất những dự án mà cô muốn
tham gia, cách cân bằng lợi ích của mình với lợi ích của công ty. Cô
không nghĩ rằng những kỹ năng này đến với cô một cách tự nhiên;
cô phải học hỏi ở nơi làm việc và thực hành tốt hơn theo thời gian.
Hazy không kiếm được bằng cấp cao ngay sau khi tốt nghiệp,
nhưng cô vẫn tiếp tục theo đuổi việc học tập. Điều này đã được tạo
điều kiện bởi hai nhà tuyển dụng rộng lượng, những người không
gạch bỏ “chuyên ngành tiếng Anh”.
