Data Scientist-3

Découvrez un leader mondial des paiements et de la technologie ! Visa connecte chaque année plus de 259 milliards de transactions de paiement à travers plus de 200 pays, soutenant les consommateurs, les commerçants, les institutions financières et les entités gouvernementales. Notre mission est d'innover, de sécuriser et de permettre à l'économie mondiale de prospérer. Rejoignez notre équipe motivée par notre mission et faites une différence significative !

Avec une vision de connecter le monde grâce à des réseaux de paiements innovants, fiables et sécurisés, Visa exploite ses riches ensembles de données pour créer des solutions percutantes pour nos partenaires, y compris les banques, les commerçants et les unités commerciales internes. Notre groupe de sciences des données global joue un rôle crucial, en exploitant les données provenant de plus de 3 milliards de cartes et de 100 milliards de transactions annuelles.

Chez Visa, vous collaborerez avec des équipes interfonctionnelles, y compris la science des données, pour relever des défis commerciaux significatifs. Nous offrons des opportunités de rotation au sein de divers domaines de la science des données tels que les banques, les commerçants et détaillants, les produits numériques et le marketing, assurant une exposition large aux opérations commerciales de Visa.

Titre du poste : Data Scientist-3

Lieu : Bengaluru, Inde

• Réfléchir de manière innovante aux moyens de tirer parti de nos données pour résoudre des problèmes commerciaux.
• Communiquer efficacement avec les clients pour comprendre leurs défis et présenter des solutions basées sur les données.
• Extraire, analyser et tirer des données perspicaces pour soutenir les clients.
• Créer des visualisations pour simplifier des analyses complexes pour un large public.
• Identifier des opportunités de développement de produits à partir d'analyses de données adaptées à de nombreux clients.
• Collaborer avec les parties prenantes pour tirer parti des données de Visa pour des solutions commerciales.
• Explorer et analyser des données pour l'optimisation des produits, des techniques de marketing avancées et des stratégies commerciales améliorées.
• Évaluer de nouvelles sources de données et des techniques de collecte de données pour leur efficacité et leur précision.
• Développer des modèles et des algorithmes de données personnalisés pour l'application des données.
• Utiliser la modélisation prédictive pour améliorer les expériences clients, générer des revenus et cibler la publicité.
• Créer des processus et des outils pour surveiller et garantir les performances des modèles et l'exactitude des données.

Il s'agit d'un poste hybride, nécessitant une présence au bureau de 2 à 3 jours par semaine, avec la flexibilité de travailler à distance le reste du temps en fonction des besoins de l'entreprise.

Qualifications de base :

• 5+ ans d'expérience professionnelle avec un diplôme de licence ou un diplôme avancé (Master, MBA, JD, MD, PhD)

Qualifications préférées :

• 5+ ans d'expérience professionnelle avec un diplôme de licence ou 2+ ans d'expérience professionnelle avec un diplôme avancé
• Diplôme de licence ou de master en statistiques, recherche opérationnelle, mathématiques appliquées, économie, science des données, analyse commerciale, informatique ou un domaine connexe
• Expérience dans l'analyse de grands ensembles de données en utilisant des langages de programmation comme Python, R, SQL et Spark
• Maîtrise du développement et de l'affinement des modèles d'apprentissage automatique pour l'analyse prédictive, de classification et de régression
• 2+ ans d'expérience dans la prise de décision basée sur les données ou l'analyse quantitative
• Connaissance des pipelines ETL dans Spark, Python, HIVE pour le traitement des données de transaction et des données de compte
• Compétences en outils de visualisation des données tels que Tableau
• Compétence en Excel et PowerPoint
• Une expérience préalable dans les services financiers, les cartes de crédit ou l'analyse des commerçants est un plus

Visa est un employeur garantissant l'égalité des chances. Tous les candidats qualifiés recevront une considération pour l'emploi indépend