Data Scientist V, Wallet Authorization and Profiles

ID.me es una empresa de software empresarial en rápida expansión que simplifica la verificación de identidad en línea. Con más de 117 millones de miembros registrados, nuestra plataforma permite a los usuarios controlar sus datos con un inicio de sesión confiable y portátil, eliminando la necesidad de múltiples contraseñas. La red de identidad digital de ID.me es confiable para catorce agencias federales, agencias en 30 estados y más de 600 corporaciones para la verificación y prueba de identidad segura.

Nuestra tecnología cumple con los estándares federales de autenticación del consumidor establecidos por el Departamento de Comercio y está respaldada como un proveedor de servicios de credenciales NIST 800-63-3 IAL2/AAL2 por la Iniciativa Kantara. Nuestra iniciativa "No Identity Left Behind" tiene como objetivo expandir el acceso e inclusión digital, ofreciendo múltiples vías para la verificación de identidad: autoservicio en línea, chat de video en vivo y en persona. Estamos comprometidos a construir una red de identidad segura que no comprometa el acceso para los grupos desatendidos.

ID.me ha ganado numerosos reconocimientos, incluyendo posiciones en el Technology Fast 500 de Deloitte de 2023, las Empresas de Más Rápido Crecimiento del Washington Business Journal y las 100 Empresas Brillantes de la Revista Entrepreneur. Recientemente, ID.me recaudó $132 millones en financiamiento de la Serie D de inversores como Viking Global Investors, CapitalG y Morgan Stanley Counterpoint, acumulando más de $275 millones en financiamiento total desde su inicio en 2010.

Estamos buscando un Data Scientist V con especialización en perfiles de usuario y autorización para unirse a nuestro equipo dinámico. Este rol es fundamental para gestionar la complejidad de las interacciones de datos y las expectativas de los miembros en la plataforma ID.me. El candidato seleccionado mejorará la seguridad, usabilidad y personalización, contribuyendo a nuestra misión de convertirnos en un servicio confiable y centralizado para la gestión de identidad digital y datos.

Análisis e Integración de Datos: Analizar grandes conjuntos de datos para discernir patrones y tendencias en el comportamiento de los miembros. Desarrollar algoritmos para integrar datos de miembros a través de plataformas, asegurando la precisión de los datos en tiempo real durante la autenticación.

Aprendizaje Automático y Modelado Predictivo: Diseñar y desplegar modelos de aprendizaje automático para predecir cambios en los datos y anticipar las necesidades de los miembros, reduciendo la fricción en la actualización de datos y autorización.

Aseguramiento de la Calidad de los Datos: Implementar técnicas de validación y limpieza robustas para mantener la precisión de los datos. Monitorear continuamente las métricas de calidad y desarrollar sistemas automatizados para corregir inconsistencias.

Innovación en Gestión de Perfiles: Liderar iniciativas para crear perfiles dinámicos de miembros que mejoren la personalización. Colaborar con equipos de UX para integrar estos perfiles en las pantallas de autenticación de socios y en las interfaces de ID.me.

Colaboración Multifuncional: Trabajar con equipos técnicos, de producto y de negocio para mejorar la funcionalidad de la plataforma, enfatizando la gobernanza de datos y el intercambio seguro de información, mientras se adhieren a las regulaciones y estándares éticos.

Gobernanza y Estrategia de Datos: Desarrollar políticas que apoyen operaciones de datos escalables y seguras. Asesorar sobre el uso estratégico de los datos para impulsar decisiones de negocio y mejorar la experiencia de los miembros.

Mentoría: Proporcionar orientación, mentoría y capacitación a los Data Scientists junior.

El candidato ideal debería cumplir con algunas de las siguientes calificaciones:

• Más de 8 años de experiencia en ciencia de datos, preferiblemente en una empresa SaaS o startup madura.
• Licenciatura/Maestría en Ciencia de Datos o un campo relacionado.
• Competencia con SQL y el ecosistema de Python ML, incluyendo pandas, numpy y sklearn.
• Experiencia con algoritmos de recomendación y bibliotecas de aprendizaje profundo.
• Experiencia en manejo de diversas fuentes de datos, tanto estructuradas como no estructuradas.
• Fuertes habilidades en narración de datos y resolución de problemas.
• Capacidad para trabajar de manera independiente y como parte de