ML/Data Engineer (Staff/Sr. Consultant level)

Opis firmy

Visa stoi na czele jako globalny lider w technologii płatności, obsługując ponad 259 miliardów transakcji płatniczych rocznie w ponad 200 krajach. Nasza misja koncentruje się na łączeniu świata za pomocą innowacyjnej, wygodnej i bezpiecznej sieci płatniczej, umożliwiającej rozwój jednostkom, przedsiębiorstwom i ekonomiom. W Visa jesteśmy zobowiązani do podnoszenia jakości życia każdego, wszędzie, dostarczając najlepsze rozwiązania dla przetwarzania płatności. Odkryj życie w Visa i wnieś znaczący wkład do celowo kierowanej globalnej firmy.

Podsumowanie zespołu:

Zespół ds. Zarządzania Ryzykiem i Rozwiązań Tożsamości (RiIS) w Visa świadczy usługi zarządzania ryzykiem najnowszej generacji dla banków, sprzedawców i innych sieci płatniczych. Wykorzystując uczenie maszynowe i AI, nasz zespół Visa Predictive Models (VPM) dostarcza w czasie rzeczywistym wglądów niezbędnych dla zarządzania ryzykiem klientów. Jako część naszej ekspansji, poszukujemy utalentowanych inżynierów biegłych w obsłudze znaczących objętości danych, automatyzacji procesów i standaryzacji narzędzi ML & AI.

To zaproszenie dołączenia do naszego nowo utworzonego zespołu ds. Inżynierii danych i MLOps, mającego na celu ulepszenie struktury i skalowalności znaczących inicjatyw inżynierii danych i ML/AI, ostatecznie napędzając znaczący wzrost przychodów. Jako kluczowy członek VPM, będziesz rozwijać i wdrażać procesy dla efektywnego wdrażania modeli uczenia maszynowego w ramach rozległych projektów nauki o danych. Współpracuj ściśle z globalnymi interesariuszami z całego RaIS Product, VPM Data Science i Visa Research, aby doprecyzować naszą strategiczną mapę drogową i tworzyć zaawansowane rozwiązania inżynierii danych.

Rola ta jest umiejscowiona w biurze Visa w Bangalore, oferując model pracy hybrydowej, który pozwala na elastyczność między pracą zdalną a obecnością w biurze.

Kandydaci powinni posiadać minimum 8 lat doświadczenia zawodowego z tytułem licencjata w dziedzinie analitycznej, takiej jak informatyka, statystyka, finanse lub ekonomia. Aplikanci powinni mieć solidne rozumienie ekosystemu Hadoop, w tym technologii takich jak Apache Spark, Python i Pandas.

Od kandydatów oczekuje się:

• Zaawansowanej znajomości w zakresie tworzenia skalowalnych potoków inżynierii danych i przetwarzania dużych zbiorów danych przy użyciu SQL za pośrednictwem platform takich jak Hadoop, EMR, & NoSQL.
• Umiejętności zarządzania dużymi, złożonymi, wielowymiarowymi zestawami danych dla modeli uczenia maszynowego.
• Znajomości budowania i utrzymywania potoków Spark, optymalizacji kodu Spark i Hive w środowiskach Big Data oraz zrozumienia podstawowych koncepcji ML.
• Doświadczenia w inżynierii, testowaniu