Gerente de Ciencia de Datos

Descripción de la empresa

Visa es líder mundial en pagos digitales, facilitando más de 215 mil millones de transacciones de pago 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 prosperar a individuos, empresas y economías.

Cuando te unes a Visa, te unes a una cultura de propósito y pertenencia, donde tu crecimiento es prioritario, tu identidad se resalta, 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, ayudando a desbloquear el acceso financiero para permitir el futuro del movimiento de dinero.

Únete a Visa: Una Red que trabaja para todos.

Descripción del puesto

El Gerente de Ciencias de Datos es uno de los roles de riesgo en el equipo de riesgo de Ciencia de Datos de Europa Central, Oriente Medio y África (CEMEA). Buscamos un pensador innovador y analítico para liderar nuestras estrategias basadas en datos dentro de la región. Como Gerente de Riesgo de Ciencia de Datos, participará en la construcción de modelos predictivos y prescriptivos, desarrollará prototipos basados en contexto y tableros de alto impacto que promueven estrategias y soluciones basadas en datos para los clientes de Visa. El puesto se centrará principalmente en compromisos en el área de crédito, fraudes y riesgos operativos, análisis profundos de riesgos, puntajes de riesgo, así como soluciones de pronóstico.

Principales Responsabilidades

• El trabajo implica un gran enfoque en desarrollar e implementar las mejores soluciones analíticas sobre riesgo, incluyendo modelos de puntuación y no puntuación. Crear y entregar poderosos conocimientos a partir de datos a través de mejor visualización y narrativa.

• Trabajar con un equipo más amplio que consiste en Gerentes de Negocios, Consultores y Científicos de Datos de Visa y de las organizaciones cliente para diseñar, co-crear, desplegar y cosechar los beneficios de soluciones basadas en datos.

• Cooperar con los equipos de Ciencia de Datos regionales y globales para desarrollar productos y soluciones analíticas de alta calidad que promuevan el crecimiento de Visa en la región.

• Mantener a Visa a la vanguardia del avance tecnológico en Data Science mediante la introducción de herramientas y técnicas de vanguardia para generar conocimientos empresariales.

• Capacidad para entender y procesar rápidamente fuentes/plataformas de datos alternativas/no convencionales y desarrollar algoritmos avanzados de predicción basados en IA.

• Desarrollar métodos analíticos de próxima generación cuando las herramientas y técnicas existentes sean inadecuadas para abordar los retos empresariales.

• Colaborar con los socios tecnológicos internos y la función de Ingeniería de Datos para aprovechar mejor las plataformas tecnológicas internas de Visa, los datos, y el ecosistema más amplio de Visa para apoyar las necesidades de datos técnicos de nuestros clientes.

• Gestionar la carga de trabajo para sí mismo y cualquier reporte directo, proporcionando orientación de priorización para el flujo de proyectos para mejorar la eficiencia del proceso.

• Desarrollar, compartir y construir mejores prácticas y gestión del conocimiento globales dentro del equipo.

• Socializar ideas y enfoques innovadores que sean escalables y tengan demanda de mercado.

• Defender los requisitos internos en torno a la Gestión del Riesgo de Modelo, las Reglas de Análisis de Visa y los estándares globales de Privacidad en la entrega al cliente para garantizar que se mantenga la posición de gran prestigio de Visa en el mercado.

Este es un puesto híbrido. Los empleados híbridos pueden alternar el tiempo entre el trabajo remoto y en la oficina. Se espera que los empleados en roles híbridos trabajen desde la oficina 2-3 días establecidos a la semana (determinados por la dirección/sitio), con una guía general de estar en la oficina 50% o más del tiempo basado en las necesidades del negocio.

Requisitos

Experiencia profesional
• Mínimo de 6 años de experiencia aplicando soluciones de Machine Learning a problemas empresariales - se requiere experiencia en desarrollo y producción de modelos
• Postgrado (Masters o Doctorado) en un campo cuantitativo como Estadística, Matemáticas, Ciencia de Datos, Investigación Operativa, Informática, Economía o Ingeniería
• Excelente conocimiento, experiencia y entendimiento de técnicas cuantitativas (modelación, estadísticas, causa-efecto, etc.) aplicadas a la Gestión de Riesgos con un enfoque en Tarjetas y Pagos. Conocimiento de Indicadores Clave de Riesgo y Rendimiento. Experiencia trabajando en uno o más mercados de Tarjetas & Pagos alrededor del mundo, con responsabilidades específicas en pagos, banca minorista o industrias comerciantes minoristas
• Buena comprensión de los Pagos y la industria Bancaria, incluyendo verticales de tarjetas como crédito al consumidor, débito al consumidor, tarjetas prepagadas, pequeñas empresas, comercial y productos co-branded
• Conocimiento experto en datos, inteligencia de mercado, inteligencia empresarial, y herramientas y tecnologías impulsadas por AI, con capacidad demostrada para incorporar nuevas técnicas para resolver problemas empresariales
• Experiencia en la planificación, organización y gestión de varios proyectos grandes con equipos interfuncionales diversos, incluyendo la planificación de recursos y la implementación de la entrega
• Experiencia en presentar ideas y análisis a las partes interesadas adaptando los resultados basados en datos a diferentes niveles de audiencia
• Desarrollar conocimientos y capacidades relacionadas con el asesoramiento de riesgos creando el compromiso de riesgo de próxima generación con los clientes de Visa
• Colaborar con consultores y científicos de datos de VCA en el mercado para entregar compromisos de asesoría relacionados con el riesgo
• Establecer repositorio de Propiedad Intelectual (IP) de riesgo para VCA capitalizando los aprendizajes de las consultorías (p.ej., construir métodos estándares, crear bibliotecas de casos, estandarizar códigos de modelización)
• Reingenierizar y/o empaquetar metodologías de asesoría de riesgos y soluciones basadas en datos según corresponda, asegurando las mejores prácticas de clase mundial y eficiencia a través de las economías de escala
• Colaborar con otras funciones de Visa (p.ej., Riesgo, Productos) para capitalizar los productos/soluciones de riesgo existentes y co-diseñar nuevos aprovechando los activos de Visa (expertise, datos, capacidades)
• Comprobada habilidad para entregar resultados dentro del alcance, línea de tiempo y presupuesto comprometidos
• Muy fuertes habilidades y experiencia en gestión de proyectos
• Capacidad para viajar dentro de CEMEA con breve aviso
Experiencia técnica
• Experiencia en ambientes de computación distribuida/plataformas de big data (Hadoop, Elasticsearch, etc.) así como en sistemas comunes de bases de datos y almacenamientos de valor (SQL, Hive, HBase, etc.)
• Comprensión y experiencia sólida de la pila de tecnología moderna y la arquitectura de microservicios incluyendo Kotlin, Spring boot, PostgreSQL, Kafka, AWS
• La experiencia relevante de ingeniería de datos no estructurados/estructurados a partir de Telco, Supermercado, Redes Sociales, Registros Online, E-commerce, etc es preferible
• Capacidad para escribir trabajos MapReduce desde cero y fluidez con los frameworks de Spark
• Familiaridad con los ambientes de informática comunes (p.ej., Linux, Shell Scripting) y los IDE’s usados comúnmente (Cuadernos Jupyter), se prefiere la competencia en las tecnologías y técnicas de SAS
• Fuerte habilidad de programación en diferentes lenguajes de programación como Python, R, Scala, Java, Matlab, C++, y SQL
• Experiencia en elaborar frameworks de arquitectura de soluciones que dependen de API’s y microservicios
• Familiaridad con enfoques comunes de modelado de datos y capacidad para trabajar con varios tipos de datos incluyendo JSON, XML, etc.
• Capacidad para construir pipelines de datos (p.ej. ETL, preparación de datos, agregación y análisis de datos) usando herramientas como NiFi, Sqoop, Ab Initio, familiaridad con los procesos de genealogía de datos y herramientas de gestión de esquema como Avro
• Dominio en algunas o todas las siguientes técnicas: Regresión Lineal & Logística, Árboles de Decisión, Bosques Aleatorios, K-Vecinos más cercanos, Cadena de Markov Monte Carlo, Muestreo de Gibbs, Algoritmos Evolutivos (p.ej. Algoritmos Genéticos, Programación Genética), Máquinas de Vectores de Soporte, Redes Neuronales, Algoritmos de Bagging y Boosting, etc.
• Conocimiento experto de técnicas de minería de datos y modelado estadístico avanzado, incluyendo Modelado Predictivo (p.ej., regresión binomial y multinomial, ANOVA), Técnicas de Clasificación (p.ej., Agrupación, Análisis de Componentes Principales, análisis factorial), Técnicas de Árbol de Decisión (p.ej., CART, CHAID)

Información adicional

Visa es un empleador EEO. Los solicitantes calificados recibirán consideración para el empleo sin distinción de 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 calificados con antecedentes penales de manera consistente con las directrices de la EEOC y la ley local aplicable.