Visa, líder mundial en pagos y tecnología, procesa más de 259 mil millones de transacciones anualmente, asegurando pagos seguros y confiables en más de 200 países y territorios. Nuestra misión es conectar al mundo a través de la red de pagos más innovadora, conveniente y segura, facilitando el crecimiento económico y permitiendo que individuos y empresas prosperen. Sé parte de un equipo líder en la industria, impulsado por un propósito en Visa.
Como centro global de pagos digitales y tecnología móvil, el equipo de Servicios de Riesgo e Identidad (RaIS) de Visa está a la vanguardia en el avance de la seguridad y confiabilidad de los pagos. Estamos buscando un Científico Principal en Aprendizaje Automático para liderar nuestras iniciativas de aprendizaje automático dentro de RaIS, impulsando la innovación en nuestros productos y servicios estratégicos.
Esta posición clave implica diseñar, desarrollar y desplegar modelos de aprendizaje automático en plataformas en la nube para resolver problemas complejos y mejorar nuestra oferta. Los candidatos ideales tendrán una sólida formación académica y habilidades impresionantes en ingeniería de software, junto con una actitud proactiva, gran atención al detalle y la capacidad de colaborar efectivamente.
- Investigar y desarrollar algoritmos de aprendizaje automático para resolver desafíos empresariales y mejorar el rendimiento del producto.
- Colaborar con equipos multifuncionales, incluidos ingenieros de datos, desarrolladores de software y gerentes de producto, para diseñar soluciones escalables.
- Implementar pipelíneas de aprendizaje automático para preprocesamiento de datos, ingeniería de características, entrenamiento y evaluación de modelos.
- Optimizar modelos para rendimiento, escalabilidad y confiabilidad en entornos de nube.
- Desplegar modelos en plataformas en la nube como AWS, Google Cloud Platform o Microsoft Azure.
- Desarrollar sistemas de monitoreo para rastrear el rendimiento del modelo y detectar anomalías.
- Trabajar con equipos de DevOps para automatizar procesos de despliegue e integrar modelos sin problemas con sistemas existentes.
- Mantenerse informado sobre los últimos avances en aprendizaje automático y aplicarlos para mejorar prácticas y soluciones.
- Comunicar conceptos técnicos e información a partes interesadas tanto técnicas como no técnicas.
Esta es una posición híbrida, que requiere alternar entre trabajo remoto y en la oficina. Se espera que los empleados híbridos trabajen en la oficina 2-3 días a la semana, alineándose con las necesidades del negocio.
Calificaciones Básicas:
- Más de 12 años de experiencia laboral con una Licenciatura, o más de 10 años con un título avanzado (por ejemplo, Maestría/MBA/JD/MD), o más de 5 años con un PhD.
Calificaciones Preferidas:
- Más de 15 años de experiencia con una Licenciatura, más de 12 años con un título avanzado, o más de 9 años con un PhD en informática, ingeniería informática, matemáticas o un campo relacionado enfocado en IA/ML.
- Experiencia comprobada en desarrollo y despliegue de aplicaciones ML en entornos de ritmo rápido.
- Competencia en Python y bibliotecas/frameworks de ML como TensorFlow, PyTorch y scikit-learn.
- Experiencia con plataformas en la nube como AWS, GCP o Azure, y en despliegue de modelos ML usando servicios en la nube.
- Experiencia en pagos, fraude o gestión de riesgo de crédito es una ventaja.
- Experiencia con tecnologías de big data (por ejemplo, Spark, Hadoop) y computación distribuida.
- Conocimiento de técnicas de aprendizaje por refuerzo, aprendizaje profundo y procesamiento de lenguaje natural (NLP).
- Experiencia con prácticas y herramientas de MLOps para monitoreo, versionado y gobernanza de modelos.
- Horas de Trabajo: Varían según las necesidades del departamento.
- Requisitos de Viaje: Se puede requerir un 5-10% de viajes.
- Requisitos Mentales/Físicos: Ambiente de oficina; requiere estar sentado/de pie en un escritorio, comunicarse en persona/teléfono y operar equipo de oficina estándar.
Igualdad de Oportunidades de Empleo
Visa es un empleador que ofrece igualdad de oportunidades. Los solicitantes calificados recibirán consideración para empleo sin importar raza, color,