Data Scientist

Tu Oportunidad

Estamos buscando un Científico de Datos experimentado para unirse a nuestro creciente Arte de Aprendizaje Automático en Mollie. Como parte de un equipo central que lidera las tecnologías de ML y GenAI de manera transversal, te involucrarás directamente con la modelización predictiva para proporcionar inteligencia de decisión en varios dominios como Monitoreo, Pagos, Servicios Financieros y Experiencia del Cliente. Nuestra plataforma ML basada en la nube apoya tanto el desarrollo como la implementación de estos modelos, asegurando soluciones de vanguardia en todo momento.

Enfoque del Rol

En este rol dinámico, tu enfoque principal será el desarrollo de modelos ML dentro del Dominio de Monitoreo, abordando problemas críticos como el riesgo de integridad, el riesgo de crédito, la detección de fraude y el monitoreo de transacciones. Esta posición práctica te permite colaborar estrechamente con otros Científicos de Datos e Ingenieros de Aprendizaje Automático, desarrollando soluciones en Python y colaborando con expertos en el dominio y partes interesadas para mejorar la comprensión del modelo y las evaluaciones de viabilidad.

Estructura del Equipo

El Dominio de Monitoreo está estructurado en tres equipos: Monitoreo de Crédito & Fraude, Monitoreo de Clientes y Monitoreo de Transacciones. Siendo parte del Arte de Aprendizaje Automático, te conectarás con otros 10 Científicos de Datos e Ingenieros de Aprendizaje Automático de primer nivel en Mollie, enfocándote precisamente en los desafíos de Monitoreo.

Ubicación & Ambiente de Trabajo

Este rol tiene su base en el Hub de Mollie en Ámsterdam, con coordinación perfecta con nuestros equipos en Lisboa y Milán a través de un marco de colaboración virtual & híbrido cómodo.

Responsabilidades Clave

• Desarrollar y mantener modelos ML adaptados al Dominio de Monitoreo, asegurando que estos modelos estén listos para producción y entreguen un valor significativo a nuestros interesados.
• Realizar un análisis de datos exploratorio (EDA) exhaustivo y presentar insights vitales tanto a colegas como a partes interesadas.
• Utilizar las mejores prácticas de la industria para el desarrollo robusto de modelos ML.
• Trabajar íntimamente con Ingenieros de Aprendizaje Automático para optimizar tu modelo y código para nuestra implementación en la plataforma ML basada en la nube.
• Contribuir a las sesiones quincenales de la Comunidad de Práctica de DS, que se centran en la compartición de conocimientos.
• Evaluar nuevos posibles casos de uso para la aplicación de ML dentro del Dominio de Monitoreo.

Lo que Traerás

• 1-3 años de experiencia práctica en Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático, incluyendo el desarrollo de modelos prácticos a nivel de producción.
• Competencia en ML aplicado con datos estructurados, particularmente en la solución de retos de regresión y clasificación utilizando algoritmos de árbol de decisión potenciados.
• Experiencia fundacional en Inteligencia Artificial Generativa, incluidos LLM y modelos de incrustación, aplicados específicamente en soluciones que no son basadas en chat.
• Un enfoque metódico para la resolución de problemas complejos y un talento para soluciones pragmáticas y simples.
• Sólido conocimiento estadístico, excelentes habilidades de ingeniería de software y una pasión por programar en Python.
• Habilidades de presentación efectivas adaptables a una variedad de audiencias.
• Familiaridad con metodologías ágiles, como Scrum