Científico de Datos

Descripción de la Compañía

Checkout.com es una de las fintechs más emocionantes del mundo. Nuestra misión es permitir a las empresas y sus comunidades prosperar en la economía digital. Somos el socio estratégico de pagos para algunas de las marcas más conocidas y de rápido movimiento a nivel global, como Wise, Hut Group, Sony Electronics, Homebase, Henkel, Klarna y muchos otros. Construida con propósito, pensando en el rendimiento y la escalabilidad, nuestra flexible plataforma de pagos basada en la nube ayuda a las empresas globales a lanzar nuevos productos y a crear experiencias que los clientes adoran. Y no es solo lo que construimos lo que nos diferencia. Es cómo.

Empoderamos a los apasionados solucionadores de problemas para colaborar, innovar y hacer su mejor trabajo. Por eso estamos en la lista Forbes Cloud 100 y somos una empresa acreditada como un Gran Lugar para Trabajar. Y apenas estamos comenzando. Estamos construyendo equipos diversos e inclusivos alrededor del mundo, porque así es como creamos experiencias aún mejores para nuestros comerciantes y socios. Y necesitamos tu ayuda. Únete a nosotros para construir la economía digital del mañana.

Descripción del Trabajo

Sobre el Rol

Checkout.com está buscando un científico de datos para trabajar en la investigación y desarrollo de modelos de Aprendizaje Automático (ML) para la detección de fraudes. Estos algoritmos se implementarán para proporcionar predicciones de riesgo de transacción casi en tiempo real, que los comerciantes de Checkout.com utilizan para tomar decisiones inteligentes de enrutamiento de pagos basadas en su apetito por el riesgo.

Te unirás a un equipo emprendedor de científicos de datos e ingenieros que están trabajando para entregar modelos de detección de fraudes ML a escala. Tu responsabilidad principal será la investigación ML. Tu trabajo moverá significativamente el marcador dentro de un área de producto que tiene una alta importancia estratégica para Checkout.com.

Responsabilidades clave

• Realizar investigaciones greenfield en enfoques ML (u otros estadísticos) para la detección de fraudes. Esto implicará leer e implementar trabajos.
• Diseñar, implementar e interpretar experimentos para producir conocimientos prácticos y mejorar el rendimiento del modelo.
• Informar y presentar los hallazgos de la investigación a audiencias técnicas y no técnicas, verbalmente y por escrito.
• Escribir Python de alta calidad para el diseño de características y entrenamiento de modelos.
• Impulsar la recopilación de nuevos datos y el enriquecimiento de las fuentes de datos existentes.

Calificaciones

Sobre Ti

• Doctorado (o un mínimo de Maestría con experiencia en investigación en la industria) en un tema STEM (es decir, ciencias de la computación, matemáticas, física, etc.).
• Por lo menos 2 años de experiencia desarrollando modelos de aprendizaje automático para resolver problemas de negocios, con un énfasis principal en investigación ML.
• Experiencia con tecnologías de cómputo distribuido (por ejemplo, Spark, Dask) para el procesamiento de grandes datos.
• Comprensión sólida de aprendizaje automático, probabilidad y estadísticas.
• Experiencia en la aplicación de métodos científicos y diseño experimental reflexivo.
• Capacidad para escribir Python y SQL de alta calidad.

Bueno de Tener

• Experiencia en fintech y/o pagos.
• Experiencia con AWS o al menos otra plataforma de nube común (GCP/Azure).
• Familiaridad con la shell unix y la escritura de scripts shell (para automatizar tareas).

Información Adicional