Científico de Datos

El equipo de Ciencia de Datos construye modelos de aprendizaje automático en producción que son el núcleo del producto de Signifyd.

Ayudamos a empresas de todos los tamaños a minimizar su exposición al fraude y a aumentar sus ventas. También mejoramos la experiencia de compra en comercio electrónico para las personas, reduciendo el número de pedidos que se rechazan incorrectamente y haciendo que el secuestro de cuentas sea menos rentable para los delincuentes.

El equipo tiene la propiedad de principio a fin de nuestro motor de toma de decisiones, desde la investigación y desarrollo hasta el rendimiento en línea y la gestión de riesgos.

Valoramos la colaboración y la propiedad del equipo: nadie debería sentirse solo al enfrentarse a un problema difícil.

Juntos nos ayudamos a desarrollar nuestras habilidades a través de la revisión entre pares de experimentos y código, el estudio en grupo de documentos para profundizar nuestro entendimiento de ML y estadísticas, y el constante intercambio de conocimientos a través de demostraciones en vivo, redacción de informes y proyectos especiales entre equipos.

El equipo de Ciencia de Datos e Ingeniería en Signifyd siempre ha tenido un fuerte contingente de trabajadores remotos, contribuyentes individuales y líderes de equipos. Los desafíos de trabajar de forma remota no son nuevos para nosotros y hemos experimentado mejoras iterativas en nuestra cultura remota.

Cómo tendrás un impacto:

• Investigar nuevos patrones de fraude en tiempo real con nuestro equipo de Inteligencia de Riesgo
• Mejorar los componentes importantes de la Plataforma de Protección del Comercio de Signifyd
• Comunicar ideas complejas a una variedad de audiencias
• Construir modelos de aprendizaje automático en producción que identifiquen el fraude
• Escribir código analítico de producción y fuera de línea en Python
• Trabajar con tuberías de datos distribuidas
• Colaborar con los equipos de ingeniería para fortalecer nuestra tubería de aprendizaje automático

Requisitos:

• Un grado en informática o un campo analítico comparable, o experiencia práctica equivalente
• Se requiere más de 2 años de experiencia laboral relevante
• Utilizar visualizaciones para comunicar resultados analíticos a miembros fuera de su equipo
• Realizar análisis estadístico de forma práctica, con un sólido entendimiento fundamental
• Escribir código y revisar el de otros en un código compartido, preferiblemente en Python
• Conocimientos prácticos de SQL
• Diseñar experimentos y recopilar datos
• Familiaridad con la línea de comandos de Linux
• Este rol tiene turnos de guardia, como parte de nuestra rotación de fin de semana, viernes/sábado/domingo. Aunque el número de turnos está sujeto a cambios, actualmente se calcula que son aproximadamente seis fines de semana al año.

Puntos extra si tienes:

• Experiencia previa en fraude, pagos o comercio electrónico
• Análisis de datos en un entorno distribuido
• Pasión por escribir código de producción bien probado
• Una maestría o un doctorado

Echa un vistazo a cómo la Ciencia de Datos impulsa la nueva era del comercio electrónico

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