Data Scientist V, Wallet Authorization and Profiles

ID.me est une entreprise de logiciels d'entreprise en pleine expansion qui simplifie la vérification de l'identité en ligne. Avec plus de 117 millions de membres inscrits, notre plateforme permet aux utilisateurs de contrôler leurs données grâce à une connexion de confiance et portable, éliminant ainsi la nécessité de multiples mots de passe. Le réseau d'identité numérique de ID.me est approuvé par quatorze agences fédérales, des agences dans 30 États et plus de 600 entreprises pour la preuve et la vérification d'identité sécurisées.

Notre technologie respecte les normes fédérales pour l'authentification des consommateurs établies par le département du Commerce et est recommandée comme fournisseur de services de certificats NIST 800-63-3 IAL2/AAL2 par l'Initiative Kantara. Notre initiative "No Identity Left Behind" vise à étendre l'accès et l'inclusion numériques, en offrant plusieurs voies pour la vérification de l'identité - auto-service en ligne, chat vidéo en direct et en personne. Nous nous engageons à créer un réseau d'identité sécurisé qui ne compromet pas l'accès pour les groupes mal desservis.

ID.me a récolté de nombreuses distinctions, y compris des places dans le Technology Fast 500 de Deloitte en 2023, les entreprises à la croissance la plus rapide du Washington Business Journal, et les 100 entreprises brillantes du Magazine Entrepreneur. Récemment, ID.me a levé 132 millions de dollars en financement de série D auprès d'investisseurs comme Viking Global Investors, CapitalG, et Morgan Stanley Counterpoint, accumulant plus de 275 millions de dollars de financement total depuis sa création en 2010.

Nous recherchons un Data Scientist V spécialisé dans les profils d'utilisateurs et l'autorisation pour rejoindre notre équipe dynamique. Ce rôle est essentiel à la gestion de la complexité des interactions de données et des attentes des membres sur la plateforme ID.me. Le candidat retenu améliorera la sécurité, la convivialité et la personnalisation, contribuant ainsi à notre mission de devenir un service de référence et centralisé pour la gestion des identités numériques et des données.

Responsabilités

• Analyse et intégration de données : Analyser de grands ensembles de données pour discerner les modèles et les tendances dans le comportement des membres. Développer des algorithmes pour intégrer les données des membres sur différentes plateformes, garantissant une précision des données en temps réel pendant l'authentification.
• Apprentissage automatique et modélisation prédictive : Concevoir et déployer des modèles de machine learning pour prédire les changements de données et anticiper les besoins des membres, réduisant les frictions dans les mises à jour de données et l'autorisation.
• Assurance qualité des données : Mettre en œuvre des techniques de validation et de nettoyage robustes pour maintenir la précision des données. Surveiller continuellement les métriques de qualité et développer des systèmes automatisés pour corriger les incohérences.
• Innovation en gestion de profils : Diriger des initiatives pour créer des profils de membres dynamiques qui améliorent la personnalisation. Collaborer avec les équipes UX pour intégrer ces profils dans les écrans d'authentification des partenaires et les interfaces ID.me.
• Collaboration interfonctionnelle : Travailler avec des équipes techniques, produit et commerciales pour améliorer les fonctionnalités de la plateforme, en mettant l'accent sur la gouvernance des données et le partage sécurisé des informations, tout en respectant les règlements et les normes éthiques.
• Gouvernance et stratégie des données : Développer des politiques qui soutiennent des opérations de données évolutives et sécurisées. Conseiller sur l'utilisation stratégique des données pour orienter les décisions commerciales et améliorer l'expérience des membres.
• Mentorat : Offrir des conseils, du mentorat et une formation aux Data Scientists juniors.

Qualifications

Le candidat idéal devrait remplir certaines des qualifications suivantes :

• 8+ années d'expérience en science des données, de préférence dans une entreprise SaaS ou une startup mature.
• Licence/Master en Data Science ou dans un domaine connexe.
• Maîtrise de SQL et de l'écosystème Python ML, y compris pandas, numpy et sklearn.
• Expérience avec les algorithmes de recommandation