Dyrektor ds. Inżynierii Danych i Operacji Uczenia Maszynowego, Visa Modele Predykcyjne

Opis firmy

Visa to globalny lider w transakcjach płatności cyfrowych, umożliwiający ponad 215 miliardów transakcji płatniczych między konsumentami, przedsiębiorcami, instytucjami finansowymi i podmiotami rządowymi w ponad 200 krajach i terytoriach każdego roku. Naszym celem jest połączenie świata poprzez najbardziej innowacyjną, wygodną, niezawodną i bezpieczną sieć płatności, umożliwiając jednostkom, przedsiębiorstwom i gospodarkom rozwój.

Dołączając do Visa, stajesz się częścią kultury celu i przynależności - miejsca, gdzie Twoj rozwój jest priorytetem, Twoja tożsamość jest ceniona, a twoja praca ma znaczenie. Wierzymy, że gospodarka, która obejmuje każdego, wszędzie, podnosi każdego, wszędzie. Twoja praca będzie miała znaczący wpływ na miliardy ludzi na całym świecie - pomagając w zapewnieniu dostępu do finansów dla przyszłości przepływu pieniędzy.

Dołącz do Visa: Sieci Pracującej dla Wszystkich.

Opis pracy

Podsumowanie zespołu

Zespół Risk and Identity Solutions (RaIS) dostarcza usługi zarządzania ryzykiem dla banków, sprzedawców i innych sieci płatniczych. W czasie rzeczywistym generowane są informacje niezbędne do zarządzania ryzykiem, przy użyciu algorytmów uczenia maszynowego i AI, stanowią one podstawę wielu tych usług. Opracowane przez zespół Visa Predictive Models (VPM), ciągłe doskonalenie i efektywne wdrażanie tych modeli ma kluczowe znaczenie dla naszego przyszłego sukcesu. Aby wspierać nasz dynamicznie rozwijający się zasób modeli predykcyjnych, szukamy inżynierów danych, którzy mają pasję do zarządzania dużymi ilościami danych, usprawniania procesów i standaryzacji narzędzi.

Opis pracy:

W tej roli, w ramach zespołu VPM, znacznie przyczynisz się do rozwoju rozwiązań RaIS zapobiegających oszustwom. Zostaniesz powierzony z zadaniem rozwijania międzynarodowego zespołu inżynierów skupionego na tworzeniu aktywów danych, standaryzowanych narzędzi i kluczowych przepływów danych.

Będziesz blisko współpracować z globalnymi interesariuszami w VPM Product, VPM Data Science, Visa Research i zespołach technologicznych Visa, aby zidentyfikować wymagania zespołu i nakreślić strategiczną trasę. Następnie, wykorzystując swoje strategiczne planowanie i techniczne zrozumienie inżynierii danych, narzędzi i architektury danych, zaprojektujesz i stworzysz rozwiązania nakreślone w naszej trasie.

Musisz być praktycznym ekspertem z możliwością prowadzenia zarówno zespołów inżynierów danych, jak i naukowców danych, w tworzeniu efektywnych rozwiązań związanych z inżynierią danych. Ponadto, powinieneś posiadać talent do rekrutacji i udokumentowane umiejętności w prowadzeniu i rozwoju zespołów inżynieryjnych.

Stanowisko jest zlokalizowane w biurach Visa w Bangalore, Indie.

Podstawowe funkcje:

• Zatrudniaj i rozwijaj zespół zdolnych inżynierów zdolnych do utrzymania się na bieżąco i prowadzenia w tej dziedzinie.
• Twórz efektywne i niezawodne potoki Spark, generując zestawy danych wymagane do raportowania, centrów danych i modelowania predykcyjnego.
• Rozwijaj, wdrażaj i umożliwiaj procesy dla inżynierii cech, operacji danych i monitorowania wdrożeń.
• Twórz i utrzymuj wysoko wydajne procesy ETL, tworząc i utrzymując składy cech, aby ułatwić modelowanie predykcyjne.
• Pomagaj w tworzeniu i wdrażaniu kodu oceny na poziomie przedsiębiorstwa, w razie potrzeby.
• Rozwijaj procesy do przeglądania rurociągów wdrożeń, tworzenia i rozwijania komponentów testowych, monitorowania, alertowania i utrzymywania odpowiedniej dokumentacji.
• Współpracuj z zespołami Data Science w celu opracowania efektywnych i konfigurowalnych potoków refit modelu, aby przyspieszyć rozwój i wdrożenie modelu.
• Pielęgnuj relacje i sprzyjaj współpracy z różnymi zespołami technologicznymi, aby dostarczać i uzyskiwać informacje zwrotne, mające na celu zwiększenie MLOps.
• Definiuj i twórz dokumentację techniczną/danych i doświadczenie z systemami kontroli wersji kodu (np. git). Zapewnij dokładność, integralność i spójność danych.

To stanowisko jest hybrydowe. Pracownicy hybrydowi mają opcję dzielenia swojego czasu między pracę zdalną a pracę w biurze. Osoby na stanowiskach hybrydowych są zobowiązane do pracy w biurze przez 2-3 wyznaczone dni w tygodniu (jak zdecyduje kierownictwo/lokalizacja), z ogólnym oczekiwaniem bycia w biurze 50% lub więcej czasu, w zależności od potrzeb biznesowych.

Kwalifikacje

Podstawowe kwalifikacje:
• 12+ lat doświadczenia zawodowego z tytułem licencjata lub 10+ lat doświadczenia zawodowego z tytułem magistra lub wyższym stopniem w dziedzinie analitycznej, takiej jak informatyka, statystyka, finanse, ekonomia lub odpowiednia dziedzina.
• Praktyczna znajomość ekosystemu Hadoop i powiązanych technologii (np. HDFS, MapReduce, YARN, Spark, Kafka, MLlib, GraphX, iPython, sci-kit, Pandas etc.)

Preferowane kwalifikacje:
• 12+ lat odpowiedniego doświadczenia zawodowego z tytułem magistra lub wyższym stopniem specjalizującym się w informatyce, naukach informacyjnych, statystyce, inżynierii danych i analityce, lub odpowiedniej dziedzinie.
• Znaczne doświadczenie w pracy z globalnymi zespołami i firmami z listy Fortune 500 prowadzących wdrożenia składowisk danych i rozwiązań inżynieryjnych danych na dużą skalę.
• Doświadczenie praktyczne w obsłudze dużych ilości danych, procesowania i przechowywania w obrębie ekosystemu Hadoop.
• Doświadczenie w zarządzaniu zespołami wdrażającymi potoki ETL w Spark, Pythonie, Scala, HIVE, czy Kafka do przetwarzania danych transakcyjnych i danych na poziomie konta.
• Doświadczenie w pracy z złożonymi, dużymi, wielowymiarowymi danymi i modelami uczenia maszynowego na podstawie nieustrukturyzowanych, strukturyzowanych i strumieniujących zbiorów danych.
• Znajomość narzędzi harmonogramowania (Airflow, Control-M) i tworzenia przepływów pracy orkiestracji przetwarzania danych.
• Głębokie zrozumienie aspektów rozwoju i wdrażania ML/AI, szczególnie w przypadku zbiorów danych w skali miliardów. Zdolność do przyjęcia modeli opracowanych na małą skalę i wdrożenia ich z odpowiednią konfiguracją i dostosowaniem, zachowując jednocześnie wydajność modelu.
• Wykazane zdolności przywódcze do zrozumiania i wykorzystania dostępnej technologii podczas udzielania rekomendacji i wglądów w możliwości poprawy.
• Głębokie zrozumienie procesów MLOps, w tym zdolności do budowania i integrowania kodu w ramach ustalonego frameworka CI/CD.
• Doświadczenie w tworzeniu/wsparciu produkcji oprogramowania/systemów i udokumentowany rekord identyfikowania i rozwiązywania problemów z wydajnością systemów produkcyjnych.
• Silne umiejętności pisania, mówienia i interpersonalne, niezbędne do efektywnego komunikowania się z technicznymi spostrzeżeniami i rekomendacjami dla klientów biznesowych i zespołu kierowniczego.
• Doświadczenie w pracy z zespołami technologicznymi i biznesowymi nad inicjatywami z zakresu zarządzania danymi, jakości danych i architektury danych.

Dodatkowe informacje

Visa jest pracodawcą zapewniającym równość szans. Wszyscy kwalifikujący się kandydaci otrzymają rozważenie zatrudnienia bez dyskryminacji ze względu na rasę, kolor skóry, religię, płeć, narodowość, orientację seksualną, tożsamość płciową, niepełnosprawność, czy status weterana. Visa będzie również rozważało zatrudnienie kandydatów z przeszłością kryminalną zgodnie z wytycznymi EEOC i odpowiednim prawem lokalnym.