Senior Product Manager - Machine Learning, Real-Time Payments Risk AI & Analytics
- Machine learning
- London
- 06/17/2024
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Visa está a la vanguardia de la industria de los pagos y la tecnología, facilitando más de 259 mil millones de transacciones seguras anualmente en más de 200 países y territorios. Nuestra misión es conectar al mundo a través de la red de pagos más innovadora, conveniente, confiable y segura, empoderando a individuos, negocios y economías para prosperar. Estamos impulsados por un propósito común: elevar a todos, en todas partes, siendo la mejor manera de pagar y ser pagado. Haz un impacto significativo con un líder industrial impulsado por un propósito. Únete a nosotros hoy y experimenta la Vida en Visa.
¿Viene de un trasfondo de consultoría y/o ciencias de datos y está buscando trabajar en un entorno de start-up dentro de una empresa establecida? ¿Quiere llevar un producto desde la ideación hasta el servicio en vivo, colaborar con expertos de primer nivel en métodos de IA de vanguardia y trabajar directamente con clientes mientras se enfoca en la entrega? Si la respuesta es sí, ¡entonces este rol es perfecto para usted!
Con el mundo adoptando los Pagos en Tiempo Real (RTP), la demanda de servicios de pago eficientes e innovadores se multiplica, añadiendo trillones de dólares en volumen de pagos globalmente. Visa apoya infraestructuras RTP con servicios de valor añadido a lo largo de toda la cadena de valor de pagos, cumpliendo con las crecientes necesidades globales.
Únase al equipo de productos de Análisis de Riesgos de RTP en Visa, donde aprovechamos tecnologías avanzadas de IA como Aprendizaje Profundo, Análisis de Grafos de Red y ML Escalable para ayudar a las instituciones financieras a detectar y prevenir fraudes y estafas en pagos en tiempo real. Este equipo opera como una start-up incubada, transformando ideas en productos listos para el mercado, todo mientras utiliza la vasta infraestructura, tecnología y liderazgo global de Visa en pagos.
Qué Harás
Este rol híbrido permite a los empleados dividir su tiempo entre trabajo remoto y en oficina, típicamente pasando el 50% o más en la oficina según las necesidades del negocio.
Cualificaciones