Directeur, Ingénierie des Données et MLOps, Modèles Prédictifs Visa

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 finalité 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 - contribuant à débloquer l'accès financier pour permettre l'avenir du mouvement de l'argent.

Rejoignez Visa: Un réseau au service de tous.

Description du poste

Présentation de l'équipe

L'équipe Risk and Identity Solutions (RaIS) fournit des services de gestion des risques pour les banques, les commerçants et les autres réseaux de paiement. En fournissant des informations en temps réel pour gérer les risques, les modèles d'apprentissage automatique et d'IA sont au cœur de nombreux de ces services. Créés par l'équipe Visa Predictive Models (VPM), l'amélioration continue et le déploiement efficace de ces modèles sont essentiels pour notre succès futur. Pour soutenir notre gamme de modèles prédictifs en croissance rapide, nous recherchons des ingénieurs de données passionnés par la gestion de grands volumes de données, la création de processus efficaces et la standardisation des outils.

Description du poste :

Ce poste fera partie de l'équipe VPM et jouera un rôle clé en soutenant le développement des solutions de prévention de la fraude de RaIS. Dans ce rôle, vous serez responsable du développement d'une équipe d'ingénierie mondiale axée sur le développement d'actifs de données, d'outils standardisés et de pipelines de données essentiels.

Vous travaillerez en étroite collaboration avec les parties prenantes mondiales des équipes VPM Product, VPM Data Science, Visa Research et Visa Technology pour déterminer les besoins de l'équipe et la feuille de route stratégique. Vous utiliserez ensuite vos connaissances stratégiques et techniques en matière d'ingénierie des données, d'outils et d'architecture des données dans la conception et la création des solutions sur notre feuille de route.

Vous devez être un expert pratique capable de diriger et de naviguer à la fois parmi les équipes d'ingénierie des données et les équipes de science des données pour construire des solutions d'ingénierie de données efficaces. Mais vous devez aussi être habile à recruter, à diriger et à développer des équipes d'ingénierie.

Ce poste est basé dans les bureaux de Visa à Bangalore, en Inde.

Fonctions essentielles :

• Recruter et développer une équipe d'ingénieurs talentueux capables de non seulement suivre, mais aussi de s'affirmer dans ce domaine.

• Créer des pipelines Spark efficaces et robustes pour soutenir la création de jeux de données nécessaires pour les rapports, les magasins de données et la modélisation prédictive.

• Construire, exécuter et activer des processus pour l'ingénierie des caractéristiques, les opérations de données et la surveillance du déploiement.

• Construire et maintenir des processus ETL performants, pour créer et maintenir des magasins de caractéristiques pour permettre la modélisation prédictive.

• Assister à la création et au déploiement de codes de notation de qualité d'entreprise, si nécessaire.

• Développer des processus pour examiner les pipelines de déploiement, créer des cas de test, surveiller, alerter et documenter de manière pertinente.

• Travailler avec les équipes de science des données pour développer des pipelines de recalibrage de modèles efficaces et configurables en soutien au développement et au déploiement rapides de modèles.

• Établir des relations et collaborer avec diverses équipes technologiques pour tirer parti et fournir des commentaires afin que les MLOps soient renforcés.

• Définir et construire de la documentation technique et des données et avoir de l'expérience avec les systèmes de contrôle de version de code (par exemple, git). Assurer l'exactitude, l'intégrité et la cohérence des données.

Il s'agit d'un poste hybride. Les employés hybrides peuvent alterner le temps entre le télétravail et le bureau. Les employés dans des rôles hybrides sont prévus pour travailler depuis le bureau 2-3 jours déterminés par semaine (déterminé par la direction / le site), avec une balise générale d'être au bureau 50% ou plus du temps en fonction des besoins de l'entreprise.

Qualifications

Qualifications de base:
• 12+ années d'expérience professionnelle avec un diplôme de Bachelor ou 10+ années d'expérience professionnelle avec un Master ou un diplôme avancé dans un domaine analytique tel que l'informatique, les statistiques, la finance, l'économie ou un domaine pertinent.
• Connaissance pratique de l'écosystème Hadoop et des technologies associées (par exemple, HDFS, MapReduce, YARN, Spark, Kafka, MLlib, GraphX, iPython, sci-kit, Pandas etc.)

Qualifications préférées:
• 12+ années d'expérience professionnelle pertinente avec un diplôme de maîtrise ou un diplôme avancé avec spécialisation en informatique, sciences de l'information, statistiques, ingénierie des données et analyse ou domaine pertinent.
• Expérience significative et progressive de travail avec des équipes mondiales et des entreprises Fortune 500 menant la mise en œuvre à grande échelle de data warehouses et de solutions d'ingénierie de données.
• Expérience pratique de travail avec l'ingestion, le traitement et le stockage de données à grande échelle dans l'écosystème Hadoop.
• Expérience de la gestion d'équipes qui mettent en œuvre des pipelines ETL en Spark, Python, Scala, HIVE ou Kafka pour le traitement des données de transactions et de compte.
• Expérience avec les données complexes, volumineuses et multidimensionnelles, ainsi qu'avec les modèles d'apprentissage automatique basés sur des ensembles de données non structurés, structurés et en streaming.
• Expérience de travail avec des outils de planification (Airflow, Control-M) et de la construction de workflows d'orchestration de traitement des données.
• Solide compréhension des aspects de développement et de mise en œuvre de ML/AI, en particulier sur des ensembles de données à l'échelle du milliard. Capacité à prendre en entrée des modèles développés à petite échelle et à les mettre en œuvre avec la configuration et la personnalisation nécessaires, tout en maintenant la performance du modèle.
• Capacité de leadership démontrée pour comprendre et exploiter la technologie disponible tout en fournissant des recommandations et des informations sur les opportunités d'amélioration.
• Compréhension approfondie des processus MLOps, y compris la construction et l'intégration du code dans le cadre CI/CD défini.
• Expérience de la création / du soutien de logiciels / systèmes de production et antécédents avérés d'identification et de résolution des goulots d'étranglement de performance pour les systèmes de production.
• Solides compétences écrites, verbales et interpersonnelles nécessaires pour communiquer efficacement des informations techniques et des recommandations avec les clients professionnels et l'équipe de direction.
• Expérience de travail avec des équipes technologiques et commerciales sur des initiatives de gouvernance des données, de qualité des données et d'architecture des données.

Informations supplémentaires

Visa est un employeur EEO. 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 prendra également en compte pour l'emploi les candidats ayant des antécédents criminels conformément aux directives de l'EEOC et à la législation locale applicable.