Principal Machine Learning Scientist

Visa, światowy lider w dziedzinie płatności i technologii, przetwarza ponad 259 miliardów transakcji rocznie, zapewniając bezpieczne i niezawodne płatności w ponad 200 krajach i terytoriach. Naszą misją jest łączenie świata poprzez najbardziej innowacyjną, wygodną i bezpieczną sieć płatności, wspierając wzrost gospodarczy i umożliwiając prosperowanie jednostkom i firmom. Dołącz do zespołu w Visa, kierującego się celami i będącego liderem w branży.

Jako globalne centrum płatności cyfrowych i technologii mobilnych, zespół Visa ds. usług ryzyka i tożsamości (RaIS) jest na czele postępu w zakresie bezpieczeństwa i niezawodności płatności. Poszukujemy Principal Machine Learning Scientist, który poprowadzi nasze inicjatywy związane z uczeniem maszynowym w RaIS, napędzając innowacje w naszych strategicznych produktach i usługach.

W tej kluczowej roli będziesz odpowiedzialny za projektowanie, rozwój i wdrażanie modeli uczenia maszynowego na platformach chmurowych, aby rozwiązywać złożone problemy i zwiększać nasze oferty. Idealni kandydaci będą mieli silne akademickie zaplecze, imponujące umiejętności inżynierii oprogramowania, proaktywne podejście, staranność oraz umiejętność efektywnej współpracy.

• Badanie i rozwój algorytmów uczenia maszynowego w celu rozwiązania wyzwań biznesowych i poprawy wydajności produktów.
• Współpraca z zespołami międzydziałowymi, w tym inżynierami danych, deweloperami oprogramowania i menedżerami produktów, w celu projektowania skalowalnych rozwiązań.
• Implementacja cykli przetwarzania danych, inżynierii cech, trenowania modeli i ich ewaluacji.
• Optymalizacja modeli pod kątem wydajności, skalowalności i niezawodności w środowiskach chmurowych.
• Wdrażanie modeli na platformach chmurowych takich jak AWS, Google Cloud Platform czy Microsoft Azure.
• Opracowanie systemów monitorowania w celu śledzenia wydajności modeli i wykrywania anomalii.
• Praca z zespołami DevOps nad automatyzacją procesów wdrażania i integracją modeli z istniejącymi systemami.
• Śledzenie najnowszych osiągnięć w dziedzinie uczenia maszynowego i zastosowanie ich do doskonalenia praktyk i rozwiązań.
• Komunikowanie koncepcji technicznych i wniosków zarówno dla odbiorców technicznych, jak i nietechnicznych.

Jest to pozycja hybrydowa, wymagająca naprzemiennego czasu między pracą zdalną a pracą w biurze. Pracownicy hybrydowi są zobowiązani do pracy w biurze 2-3 dni w tygodniu, zgodnie z potrzebami biznesowymi.

Podstawowe kwalifikacje:

• Co najmniej 12 lat doświadczenia zawodowego oraz tytuł licencjata, lub co najmniej 10 lat oraz tytuł magistra (np. Masters/MBA/JD/MD), lub co najmniej 5 lat doświadczenia oraz tytuł doktora (PhD).

Preferowane kwalifikacje:

• Co najmniej 15 lat doświadczenia oraz tytuł licencjata, 12+ lat oraz tytuł magistra, lub 9+ lat oraz tytuł doktora w dziedzinie informatyki, inżynierii komputerowej, matematyki lub pokrewnej dziedzinie związanej z AI/ML.
• Udokumentowane doświadczenie w rozwoju i wdrażaniu aplikacji ML w dynamicznie zmieniającym się środowisku.
• Biegłość w Pythonie i bibliotekach/frameworkach ML, takich jak TensorFlow, PyTorch i scikit-learn.
• Doświadczenie w pracy