Data Scientist - Niveau Senior Consultant

Description de l'entreprise

Visa est un leader mondial des paiements numériques, facilitant plus de 215 milliards de transactions de paiement entre consommateurs, commerçants, institutions financières et entités gouvernementales dans plus de 200 pays et territoires chaque année. Notre mission est de connecter le monde grâce au réseau de paiements le plus innovant, pratique, fiable et sécurisé, permettant aux individus, aux entreprises et aux économies de prospérer.

Lorsque vous rejoignez Visa, vous intégrez une culture de but et d'appartenance - où votre croissance est une priorité, votre identité est valorisée, et le travail que vous faites compte. Nous croyons que les économies qui incluent tout le monde partout, élèvent tout le monde partout. Votre travail aura un impact direct sur des milliards de personnes à travers le monde - aidant à libérer l'accès financier pour permettre l'avenir de la circulation de l'argent.

Rejoignez Visa: Un réseau au service de tous.

Description du poste

Les paiements sont un domaine très excitant et en rapide évolution avec beaucoup de nouvelles idées innovantes arrivant sur le marché. Avec une forte demande pour de nouvelles solutions dans ce domaine, il promet d'être un domaine passionnant d'innovation. VISA est un leader fort dans l'industrie des paiements et est en train de se transformer rapidement en une entreprise technologique avec des investissements significatifs dans ce domaine.

Si vous voulez être dans l'espace de paiement excitant, apprendre rapidement et avoir un grand impact, la technologie de risque d'écosystème et d'opération qui fait partie de l'unité commerciale des services à valeur ajoutée de Visa est l'endroit idéal pour vous!

Dans le groupe de risque d'écosystème et d'opération, l'équipe de disruption de la fraude de paiement est responsable de la construction d'applications et de services de détection et de prévention de risque et de fraude critiques chez Visa. Cela comprend la génération d'idées, l'architecture, la conception, le développement et les tests de produits, applications et services qui fournissent aux clients de Visa des solutions pour détecter, prévenir et atténuer la fraude pour les systèmes de paiement de Visa et de ses clients.

Ce poste est idéal pour un scientifique de données expérimenté qui est passionné par la collaboration avec les partenaires commerciaux et technologiques pour résoudre des problèmes de prévention de la fraude difficiles. Vous serez un acteur clé dans l'effort pour définir la vision stratégique partagée pour la plateforme de perturbation de la fraude de paiement et définir les outils et services qui protègent les systèmes de paiement de Visa.

C'est une position hybride. Les employés hybrides peuvent alterner le temps entre le travail à distance et le bureau. Les employés dans des rôles hybrides sont censés travailler au bureau trois jours par semaine, mardi, mercredi et jeudi avec comme référence générale d'être au bureau 50% du temps en fonction des besoins de l'entreprise.

Qualifications

Qualifications de base:
8+ années d'expérience de travail pertinente avec un diplôme de Bachelor ou au moins 5 années d'expérience avec un diplôme avancé (par exemple, Masters, MBA, JD, MD) ou 2 années d'expérience de travail avec un doctorat, OU 11+ années d'expérience.
Majeur en informatique, recherche opérationnelle, statistiques, ou un domaine hautement quantitatif (ou expérience équivalente) avec une force en apprentissage profond, apprentissage automatique, exploration de données, analyse statistique ou autre analyse mathématique
Cours pertinents sur les techniques de modélisation telles que la régression logistique, Bayes naïf, SVM, arbres de décision, ou les réseaux neuronaux
Expert dans des domaines de pointe tels que l'apprentissage machine, l'apprentissage profond, le calcul de flux et MLOps
Capacité à programmer dans un ou plusieurs langages de script comme Perl ou Python et des langages de programmation comme Java ou Scala
Excellente compréhension des algorithmes et des structures de données.
Excellente capacité d'analyse et de résolution de problèmes combinée avec l'ambition de résoudre des problèmes du monde réel
Excellentes compétences interpersonnelles, de facilitation et de communication efficace (écrite et verbale) et la capacité de présenter des idées complexes de manière claire et concise
Avoir une grande éthique de travail, et être un joueur d'équipe s'efforçant d'apporter les meilleurs résultats en tant qu'équipe
Haut niveau de compétence en Python, Scala, et scripts Unix/Linux
Expérience étendue avec SAS/SQL/Hive pour extraire et agréger des données
L'expérience de travail avec de grands ensembles de données en utilisant des outils comme Pig ou Hive est un plus
Expérience avec le Big Data et l'analytique en utilisant des technologies comme Hadoop, Spark, Scala, et MapReduce
L'expérience de l'apprentissage profond en travaillant avec TensorFlow est nécessaire
L'expérience avec le traitement du langage naturel est nécessaire
Qualifications préférées:
9 ans ou plus d'expérience de travail pertinente avec un diplôme de Bachelor ou 7 ans ou plus d'expérience de travail pertinente avec un diplôme avancé (par exemple, Masters, MBA, JD, MD) ou 3 ans ou plus d'expérience de travail avec un doctorat
Doctorat en informatique ou dans un domaine connexe et 10+ années d'expérience dans le développement de systèmes d'apprentissage machine après le doctorat
Expérience réelle de l'utilisation de Hadoop et des moteurs de requêtes associés (Hive / Impala)
Expérience avec un ou plusieurs outils statistiques courants tels que SAS, R, KNIME, Matlab
Publications ou présentations dans des journaux/conférences reconnus en apprentissage machine et en exploration de données sont un plus
Expérience avec les outils de visualisation de données et de business intelligence comme Tableau
L'expérience de modélisation dans l'industrie de la carte ou de la société de services financiers en utilisant pour la fraude, le risque de crédit, les paiements est un plus
Maîtrise de la conception et de la résolution de problèmes de classification/prédiction en utilisant des bibliothèques open-source telles que Scikit learn
Expérience dans le développement de systèmes distribués à grande échelle, de classe d'entreprise, de haute disponibilité, de faible latence, et de forte cohérence des données
Expérience dans le développement d'instrumentation pour les composants logiciels, pour aider à faciliter le dépannage en temps réel et à distance/la surveillance des performances
Expérience dans l'architecture de solutions avec l'intégration continue et la livraison continue à l'esprit
Connaissance des technologies de calcul en mémoire distribué

Informations complémentaires

Visa est un employeur qui respecte l'égalité des chances. Les candidats qualifiés recevront une considération pour l'emploi sans égard à la race, la couleur, la religion, le sexe, l'origine nationale, l'orientation sexuelle, l'identité de genre, le handicap ou le statut de vétéran protégé. Visa considérera également pour l'emploi les candidats qualifiés avec des antécédents criminels de manière conforme aux directives de l'EEOC et à la loi locale applicable.