ML/Data Engineer (Staff/Sr. Consultant level) 8 - 12yrs

Przegląd firmy:
Visa jest światowym liderem w dziedzinie płatności i technologii. Każdego roku przez naszą sieć bezpiecznie przepływa ponad 259 miliardów transakcji płatniczych, łącząc konsumentów, sprzedawców, instytucje finansowe i podmioty rządowe w ponad 200 krajach i terytoriach. Naszą misją jest połączenie świata za pomocą najbardziej innowacyjnej, wygodnej, niezawodnej i bezpiecznej sieci płatności, umożliwiając ludziom, przedsiębiorstwom i gospodarkom rozwój. Dołącz do lidera branży z misją - przyłącz się do Visa i doświadcz życia w Visa.

Podsumowanie zespołu:
Zespół ds. zarządzania ryzykiem i tożsamością (RaIS) w Visa dostarcza kluczowe usługi zarządzania ryzykiem dla banków, sprzedawców i innych sieci płatniczych. Wykorzystując zaawansowane modele uczenia maszynowego i AI opracowane przez zespół modeli predykcyjnych Visa (VPM), oferujemy naszym klientom wgląd w czasie rzeczywistym, pomagając im skutecznie zarządzać ryzykiem. W miarę rozwijania naszego pakietu modeli predykcyjnych poszukujemy ambitnych inżynierów do obsługi dużych wolumenów danych, tworzenia zautomatyzowanych procesów i standaryzacji narzędzi ML/AI.

• Rozwój i wdrażanie praktyk do wdrażania modeli uczenia maszynowego w dużych projektach naukowych dotyczących danych.
• Współpraca z globalnymi interesariuszami w Produktach RaIS, Naukach o Danych VPM i Visa Research.
• Budowanie i utrzymanie dużych systemów inżynieryjnych do przetwarzania danych i systemów wspierających modele ML/AI.
• Projektowanie i tworzenie skutecznych rozwiązań inżynieryjnych dla naszej strategicznej mapy drogowej.

Podstawowe kwalifikacje:

• Ponad 8 lat doświadczenia zawodowego z bachelor's degree w dziedzinie informatyki, statystyki, finansów, ekonomii lub pokrewnej.
• Zaawansowana znajomość ekosystemu Hadoop i powiązanych technologii, takich jak Apache Spark, Python i Pandas.
• Mocne doświadczenie w inżynierii danych, analizie ilościowej, SQL i przetwarzaniu danych za pomocą Hadoopa, EMR i baz danych NoSQL.
• Doświadczenie w obsłudze złożonych, dużych, wielowymiarowych zbiorów danych i modeli uczenia maszynowego.

Preferowane umiejętności:

• Doświadczenie w rozwijaniu i wykonaniu dużych procesów ETL dla kontroli jakości danych, raportowania i modelowania predykcyjnego.
• Znajomość budowy i utrzymania rurociągów Spark dla modeli ML.
• Mocne doświadczenie w programowaniu w Golang, Java, Python lub Rust.
• Ekspertyza w technologiach stosu danych dużych i czasu rzeczywistego, takich jak Hadoop, Spark, Kafka, Redis, Flink.
• Znajomość usług AWS, w tym EC2, S3, SageMaker oraz zarządz