Staff Data Science (with Credit Risk Modeling)

Visa est un leader mondial des paiements et de la technologie, traitant plus de 259 milliards de transactions de paiement annuellement dans plus de 200 pays et territoires. Notre mission est de connecter le monde grâce à des paiements innovants, fiables et sécurisés, permettant aux individus, entreprises et économies de prospérer. Chez Visa, nous croyons à l'amélioration de tous, partout, en étant la meilleure façon de payer et d'être payé. Faites une différence avec un leader de l'industrie axé sur les objectifs. Découvrez la vie chez Visa en rejoignant notre équipe dès aujourd'hui.

À propos de Visa Consulting & Analytics (VCA)

Visa Consulting & Analytics (VCA) fait partie intégrante de l'organisation des Solutions Globales de Visa. Notre équipe performante de data scientists, analystes et statisticiens fournit des solutions analytiques avancées, créatives et de pointe pour aider les organisations à s'adapter et à évoluer dans le monde en rapide évolution de la technologie, des finances et du commerce. Nous recherchons un Senior Data Scientist (niveau Manager) pour diriger des engagements en science des données et soutenir la prestation de bout en bout depuis notre bureau de Bangalore.

Aperçu du rôle : Science des données – Manager (Sr. Data Scientist)

Le Manager Science des données (Sr. Data Scientist) soutiendra et dirigera la conception, le développement et la mise en œuvre de stratégies basées sur l'analytique et de solutions à fort impact pour les clients de Visa dans la région Asie-Pacifique. Ce rôle implique la gestion de projets analytiques de la conception à la réalisation et la livraison d'informations et de recommandations exploitables. Vous innoverez également en utilisant les données de VisaNet, adopterez les meilleures pratiques en analytique, développerez des indicateurs pour surveiller les progrès, et ferez la promotion de la science des données au sein de nos partenaires.

Principales responsabilités

• Diriger et livrer des projets analytiques avec des informations et recommandations exploitables.
• Définir le périmètre et la méthodologie, concevoir des solutions et utiliser les outils et techniques appropriés.
• Innover en utilisant les données VisaNet et non traditionnelles avec de nouvelles techniques de modélisation.
• Promouvoir de nouvelles méthodologies analytiques et les meilleures pratiques.
• Développer des métriques et des tableaux de bord pour quantifier l'état actuel et surveiller les progrès.
• Prôner la science des données auprès des partenaires, conseiller et coacher les équipes, et partager les meilleures pratiques.
• Collaborer avec des équipes transversales pour construire et automatiser des solutions évolutives.

Pourquoi Visa ?

En tant que branche de conseil en paiements de Visa, VCA développe une équipe d'experts spécialisés qui fournissent des stratégies basées sur les données et une expertise de paiement de premier ordre aux clients. Notre équipe aide les clients à développer leurs activités en fournissant des solutions analytiques innovantes et avancées. Rejoignez-nous pour faire partie de projets variés, incluant la mesure des bénéfices, l'amélioration de la fidélité, l'analyse de l'adoption du Buy-Now-Pay-Later, et le développement conjoint de données ouvertes avec des tiers.

Qualifications

• 7+ ans d'expérience et un diplôme de Bachelor en informatique, sciences de l'information, mathématiques ou domaines connexes ; un Master est un plus.
• Expérience pratique dans le développement de solutions de machine learning et la livraison de projets de science des données de bout en bout.
• Maîtrise des technologies Big Data, des techniques de gestion des données et des outils de développement tels que Hive, Spark, SQL, R/Python.
• Expérience en analytique de risque de crédit ou de fraude, l'analytique marketing est un grand plus.
• Maîtrise des outils de visualisation et de BI comme Power BI, Tableau, et autres.
• Excellentes compétences en résolution de problèmes avec une approche créative et stratégique.
• Expérience dans la gestion de plusieurs projets analytiques avec des parties prenantes diverses.
• Excellentes compétences en gestion des parties prenantes, une approche collaborative et flexible de travail.
• Curiosité intellectuelle, auto-mot