Data Scientist (Risk and fraud detection)

Descripción de la Empresa

Evolution es un desarrollador y proveedor B2B líder mundial de juegos y servicios para la industria del casino en línea. Con un equipo de más de 11,000 profesionales en más de 20 ubicaciones, ofrecemos una experiencia de jugador impecable en móviles, tabletas y plataformas de escritorio, con mesas reales y crupieres reales en tiempo real. Nuestras marcas incluyen Evolution, Red Tiger, NetEnt, Ezugi y Big Time Gaming, ofreciendo múltiples favoritos premiados de los jugadores. Cotizada en Nasdaq Nordic, Evolution AB tiene una capitalización de mercado de más de 25 mil millones de euros.

En Evolution, nos esforzamos por romper los límites para entregar una experiencia de jugador impecable. Nuestro equipo de ingeniería asegura productos de máxima calidad y servicios confiables con una sólida competencia interna. Nuestra moderna pila de software soporta más de 270 lanzamientos automáticos por mes a nuestro entorno en vivo principal, funcionando 24/7/365 a nivel mundial.

Descripción del Trabajo

Buscamos un Científico de Datos apasionado, especializado en detección de riesgos y fraude. Serás crucial en diseñar y desarrollar modelos de aprendizaje automático para mejorar nuestras capacidades de detección de fraudes.

Principales Deberes y Responsabilidades:

• Analizar, diseñar y desarrollar modelos de aprendizaje automático para casos de uso de detección de fraude.
• Colaborar con stakeholders técnicos y de negocio para elegir las mejores soluciones de aprendizaje automático.
• Trabajar de cerca con ingenieros de datos para identificar y utilizar conjuntos de datos óptimos y métodos de representación de datos.
• Investigar e implementar algoritmos y herramientas adecuados de aprendizaje automático.
• Desarrollar métricas y procesos de evaluación para medir el rendimiento y el impacto del modelo.
• Entrenar, probar y volver a entrenar modelos de aprendizaje automático para mejorar la precisión.
• Colaborar con miembros del equipo para desplegar modelos de aprendizaje automático en ambientes de producción.
• Utilizar y extender las bibliotecas y frameworks de aprendizaje automático existentes según sea necesario.

Calificaciones:

• Un grado universitario en un campo numérico (Aprendizaje Automático, Estadística, Matemáticas, Ciencias de la Computación, Física, Ingeniería, etc.).
• Capacidad probada para entender, interpretar y explicar datos de negocio.
• Al menos 3 años de experiencia laboral en un campo relacionado con la ciencia de datos.
• Sólido entendimiento de álgebra lineal y modelado estadístico.
• Experiencia en al menos un campo de aprendizaje automático como regresión, clasificación, clustering, minería de patrones u optimización.
• Fluidez en SQL
• Proficiencia en Python, particularmente en paquetes como Pandas, Numpy y Matplotlib (o equivalentes).
• Experiencia con al menos un framework de aprendizaje automático como Scikit-Learn, Keras, Tensorflow, Pytorch o MLLib.
• Alta competencia en inglés hablado y escrito.
• Excelentes habilidades de comunicación y un enfoque pragmático para la resolución de problemas.
• Una fuerte disposición para aprender y mantenerse actualizado sobre las últimas tendencias en programación y aprendizaje automático.

Bueno Tener:

• Conocimiento de Scala o Java.
• Experiencia en el despliegue de