Líder en Ciencia de Datos, Consultoría Visa & Analytics, Indonesia
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Visa es líder mundial en pagos digitales, facilitando más de 215 mil millones de transacciones de pagos entre consumidores, comerciantes, instituciones financieras y entidades gubernamentales en más de 200 países y territorios cada año. Nuestra misión es conectar el mundo a través de la red de pagos más innovadora, conveniente, confiable y segura, permitiendo que los individuos, las empresas y las economías prosperen.
Cuando te unes a Visa, te unes a una cultura de propósito y pertenencia, donde tu crecimiento es prioritario, tu identidad es valorada y el trabajo que haces importa. Creemos que las economías que incluyen a todos, en todas partes, benefician a todos, en todas partes. Tu trabajo tendrá un impacto directo en miles de millones de personas alrededor del mundo, ayudándolas a desbloquear el acceso financiero para permitir el futuro del movimiento de dinero.
Únete a Visa: Una red que trabaja para todos.
El Líder de Ciencia de Datos será miembro del equipo de Ciencia de Datos de VCA en Asia Pacífico y reportará al Jefe de Ciencia de Datos supervisando el grupo IPVMC. La posición estará ubicada en la oficina de Visa en Indonesia.
La persona será responsable de liderar el diseño, desarrollo e implementación de estrategias impulsadas por análisis de datos, así como soluciones de alto impacto para los clientes de Visa. Él/Ella aportará su amplia experiencia en banca y pagos con un sólido background en ciencia de datos para resolver problemas complejos y desbloquear el valor del negocio.
Las responsabilidades claves incluyen:
Estamos en la búsqueda de un individuo motivado, de pensamiento analítico, con un historial demostrado de uso de la ciencia de datos y la experiencia en análisis para desbloquear el valor de los negocios. Un candidato exitoso deberá haber acumulado una variedad de experiencias de la industria, ser curioso acerca de la industria de pagos y la aplicación de análisis de datos, deberá estar orientado a resultados y ser centrado en el cliente.
- Grado (Máster o Doctorado sería una ventaja) en campo cuantitativo como Estadística, Matemáticas, Investigación de Operaciones, Informática, Economía, Ingeniería o experiencia equivalente
- Mínimo 10 años de experiencia profesional en banca, pagos o industria relacionada
- Experiencia con herramientas de análisis de datos/programación como SAS/Salford SPM/Hadoop/R/SQL/Python/Hive, y un conocimiento práctico del ecosistema Hadoop
- Dominio de las técnicas estadísticas: Redes neuronales, Gradient Boosting, Regresión lineal y logística, Árboles de decisión, Bosques aleatorios, Cadenas de Markov, Máquinas de vectores de soporte, Clustering, Análisis de componentes principales, Análisis de factores, etc
- Experiencia demostrada en la planificación, organización y gestión de múltiples proyectos de análisis simultáneos con diversos stakeholders de funciones cruzadas.
- Fuerte gestión de equipos internos y stakeholders de clientes externos con un estilo colaborativo, diplomático y flexible, capaz de trabajar de manera efectiva en una organización matricial.
- Excelentes habilidades de presentación y narración de historias, incluyendo sólidas capacidades orales y escritas.
- Storyboarding y narración de historias de datos incluyendo sólidas habilidades en Excel y PowerPoint.
- Experiencia en el mercado y/o conocimiento del idioma local, cultura, así como regulaciones de la industria.
Lo que también ayudará:
- Sólida comprensión de la industria de pagos y/o banca incluyendo crédito al consumo, débito al consumo, pequeñas empresas, comerciales, co-branding y comerciantes.
- Sólido dominio de MS Excel y PowerPoint.
- Fuerte acumen comercial, con experiencia en la elaboración de casos de negocio/valor que comprueben el ROI
Visa es un empleador EEO. Los solicitantes calificados recibirán consideración para el empleo sin importar raza, color, religión, sexo, origen nacional, orientación sexual, identidad de género, discapacidad o estado de veterano protegido. Visa también considerará para el empleo a solicitantes con antecedentes criminales de manera consistente con las directrices de la EEOC y la ley local aplicable.