Data Scientist - Fraud

ID.me to szybko rozwijająca się firma zajmująca się oprogramowaniem dla przedsiębiorstw, skoncentrowana na uproszczeniu procesów weryfikacji tożsamości online. Nasza solidna sieć cyfrowej tożsamości pozwala użytkownikom bezpiecznie zarządzać swoimi danymi za pomocą jednego, przenośnego logowania, eliminując potrzebę posiadania wielu haseł. Z ponad 117 milionami zarejestrowanych użytkowników, ID.me jest zaufane przez 14 agencji federalnych, agencje w 30 stanach i ponad 600 korporacji do bezpiecznego potwierdzania i weryfikacji tożsamości.

Nasza technologia jest zgodna z federalnymi standardami uwierzytelniania konsumentów ustanowionymi przez Departament Handlu i posiada zatwierdzenie NIST 800-63-3 IAL2/AAL2 przez Inicjatywę Kantara. Dodatkowo, dzięki inicjatywom takim jak "No Identity Left Behind", zobowiązujemy się do rozszerzania dostępu cyfrowego i inkluzji dla wszystkich osób. Oferujemy różne ścieżki weryfikacji tożsamości, w tym samodzielną weryfikację online, czat wideo na żywo z agentami oraz weryfikację osobistą.

ID.me zostało uhonorowane wieloma nagrodami, takimi jak Deloitte’s 2023 Technology Fast 500 oraz najszybciej rosnącą firmą według Washington Business Journal. Niedawno pozyskaliśmy 132 miliony dolarów w ramach finansowania serii D, prowadzonego przez Viking Global Investors, co zwiększa naszą łączną inwestycję do ponad 275 milionów dolarów od naszego założenia w 2010 roku.

Obecnie poszukujemy Data Scientist ds. Oszustw, który będzie wyciągać kluczowe wnioski i analizować wzorce oszustw w sieci ID.me. Rola ta wiąże się z bliską współpracą z zespołem analiz oszustw, zespołem dochodzeń oszustw, inżynierią, produktem i obsługą klienta w celu wdrożenia strategii przeciwdziałania oszustwom ID.me. Jeśli jesteś skoncentrowany na danych, zorientowany na wyniki i entuzjastycznie nastawiony do rozwiązywania problemów związanych z oszustwami, ta rola może być idealna dla Ciebie.

• Współpraca z kierownictwem ds. oszustw i śledczymi ds. oszustw w celu opracowania naszej strategii przeciwdziałania oszustwom
• Projektowanie eksperymentów, testowanie hipotez i analiza wzorców oszustw w celu skutecznego wykrywania oszustw przy niskich wskaźnikach fałszywie pozytywnych
• Wykorzystywanie analizy danych do oceny, rekomendowania i zarządzania strategiami przeciwdziałania oszustwom
• Szybkie reagowanie na ataki oszustów poprzez opracowywanie ram monitorowania oszustw, paneli kontrolnych i rozwiązań z zespołami międzyfunkcyjnymi
• Rekomendowanie i tworzenie zautomatyzowanych reguł i modeli wspierających wykrywanie i zapobieganie oszustwom
• Wykorzystywanie danych z interakcji członków do identyfikacji skradzionych danych osobowych (PII), socjotechniki i przejmowania kont (ATO)
• Tworzenie solidnych systemów monitorowania w celu zapewnienia skuteczności zautomatyzowanych i ręcznych procesów wykrywania oszustw
• Budowanie silnych relacji z kluczowymi partnerami i kierownictwem

• 2+ lata doświadczenia w analizie oszustw lub podobnej roli w startupie o wysokich technologiach
• Doświadczenie z frameworkami głębokiego uczenia, takimi jak TensorFlow, TensorFlow Recommenders,