Manager, Data Science and Data Engineering

Opis firmy

Visa jest globalnym liderem w dziedzinie płatności i technologii, umożliwiając ponad 259 miliardów bezpiecznych transakcji rocznie w ponad 200 krajach i terytoriach. Naszą misją jest tworzenie najbardziej innowacyjnej, wygodnej, niezawodnej i bezpiecznej sieci płatności, umożliwiającej jednostkom, firmom i gospodarkom rozwój. Dołącz do nas i stań się częścią przemysłu, który ma na celu działanie na rzecz wyższych celów.

Zespół Visa Consulting & Analytics (VCA) jest kluczową częścią naszej organizacji Global Solutions. Jesteśmy dynamicznym zespołem naukowców danych, analityków danych i statystyków, poświęconym pomaganiu dużym organizacjom w dostosowywaniu się do zmian technologicznych, finansowych i komercyjnych poprzez zaawansowane rozwiązania analityczne. Dołącz do nas jako Menedżer ds. nauki o danych (Starszy naukowiec danych) w naszym biurze w Bangalore.

Jako Menedżer ds. nauki o danych (Starszy naukowiec danych) w Visa, będziesz:

• Prowadzić projekty z zakresu nauki o danych od konceptualizacji do realizacji, dostarczając praktyczne wnioski i rekomendacje.
• Projektować, rozwijać i wdrażać strategie oparte na analizach oraz rozwiązania o dużym wpływie dla klientów Visa.
• Wykorzystywać VisaNet, nietradycyjne dane i najnowsze techniki modelowania, aby wprowadzać innowacje i spełniać potrzeby klientów.
• Udoskonalać techniki analityczne, promując nowe metody i najlepsze praktyki.
• Używać wskaźników i dashboardów do ilościowego określania i monitorowania postępów na rynkach i segmentach.
• Pełnić rolę rzecznika nauki o danych w naszych organizacjach partnerskich, oferując coaching i dzieląc się najlepszymi praktykami.
• Współpracować z zespołami międzydziałowymi, tworzyć, automatyzować i skalować powtarzalne rozwiązania.

Zespół Visa VCA rozwija specjalistyczną grupę ekspertów, poświęconą oferowaniu najwyższej klasy ekspertyz płatniczych i strategii opartych na danych. Dołączając do naszego zespołu, pomożesz klientom Visa rozwijać ich biznesy i rozwiązywać złożone problemy poprzez nasze usługi doradcze. Ta hybrydowa pozycja pozwala na pracę naprzemiennie zdalną i w biurze, przy czym pracownicy muszą być w biurze 2-3 dni w tygodniu.

Podstawowe kwalifikacje:

• 5+ lat odpowiedniego doświadczenia zawodowego z tytułem licencjata; lub 2 lata doświadczenia z tytułem zaawansowanym (np. magister, MBA, JD, MD); lub 0 lat z PhD; lub 8+ lat odpowiedniego doświadczenia zawodowego.

Preferowane kwalifikacje:

• 6+ lat doświadczenia zawodowego z tytułem licencjata; lub 4+ lata z tytułem zaawansowanym; lub do 3 lat z PhD.
• Doświadczenie w rozwijaniu rozwiązań z zakresu uczenia maszynowego, obsłudze danych i modelach uczenia maszynowego.
• Biegłość w technologiach big data i narzędziach inżynierii danych.
• Doświadczenie w analizie ryzyka kredytowego lub oszustw oraz analizie marketingowej.
• Umiejętności w zakresie wizualizacji danych i narzędziach BI, takich jak Power BI, Tableau itp.
• Silne umiejętności rozwiązywania problem