Starszy naukowiec ds. danych, modelowanie kredytowe

O PayPay PayPay to firma fintech, która od swojego startu w 2018 roku zyskała ponad 60 milionów użytkowników. Nasz zespół jest niezwykle zróżnicowany, z członkami z ponad 50 różnych krajów. Aby zbudować "PayPay", zawarliśmy sojusz z Paytm, największym indyjskim dostawcą usług płatniczych. Korzystając z ich technologii skoncentrowanej na kliencie, stworzyliśmy i rozwijaliśmy usługę płatności mobilnych w Japonii. Naszym największym konkurentem są "gotówka". Szukamy osób, które pozytywnie podchodzą do tego wyzwania, udoskonalają produkt w niezwykłym tempie i promują PayPay z profesjonalizmem i pasją. Opis stanowiska Szukamy lidera, który jest pasjonatem rozwijania innowacyjnych systemów oprogramowania do uczenia maszynowego dla modelowania kredytowego i prognozowania ryzyka niewypłacalności, wdrażającego system do produkcji i testującego go, aby zapewnić zaspokojenie wszystkich potrzeb użytkowników i handlowców. Wykonasz ETL, aby zbudować funkcje modelu, korzystając z zestawów danych o wielkości petabajtów, i opracujesz systemy o dużej przepustowości i niskim opóźnieniu, które służą modelom w produkcji, wpływając na życie ponad 60 milionów klientów dziennie. Będziesz współpracować z inspirowanymi zespołami inżynieryjnymi, aby zintegrować funkcje uczenia maszynowego z systemami produkcyjnymi, które budujemy wewnętrznie. Szukamy kogoś pełnego pasji, odpowiedzialności i miłości do tworzenia wspaniałych rzeczy. Zespoły Produktu i Inżynierii mocno polegają na twoim produkcie. Powierzona ci będzie znaczna odpowiedzialność. Więc, jeżeli wyzwania cię ekscytują, i jesteś gotowy na duże, daj nam znać. Obowiązki - Rozwijaj talent w zakresie uczenia maszynowego w PayPay i prowadź mapę drogową, która stosuje technologie uczenia maszynowego do odkrywania treści, angażowania, rekomendacji, prognoz, oceny ryzyka itd. - Współpracuj z zespołem kierowniczym, aby zidentyfikować możliwości zastosowania ML i prowadzić rozwiązania w sektorze kredytowym. - Pracuj z interesariuszami, aby pokazać im korzyści z korzystania z twojego systemu i promować adopcję produktu. - Projektuj skalowalne i wdrażalne rozwiązania z zakresu uczenia maszynowego. - Określaj wskaźniki wydajności i walidacji i kieruj zespół do ich osiągnięcia. - Wprowadzaj i zarządzaj procesem budowy modeli i infrastrukturą stojącą za nimi. Kwalifikacje - Co najmniej 3 lata doświadczenia jako menedżer zarządzający członkami zespołu Inżynierii Danych i Nauki o Danych. - 8+ lat doświadczenia z inżynierią oprogramowania i udokumentowane osiągnięcia w zakresie architektury i implementacji systemów ML w produkcji. - Doświadczenie w projektowaniu i budowaniu wielu złożonych, skalowalnych, o dużej przepustowości, niskim opóźnieniu strumieni/batch processing pipeline'ów uczenia maszynowego dla przepływów danych i wykonania algorytmów. - Umiejętność wyjaśniania i prezentowania analiz i koncepcji uczenia maszynowego szerokiej publice technicznej. - Ekstremalne skłonności do działania. Attitude "Get Things Done". - Umiejętność utrzymania wysokiej wydajności w energicznym i szybko zmieniającym się środowisku pracy. - Tytuł magistra lub równoznaczny z dziedziny informatyki, inżynierii, matematyki lub pokrewnej dziedziny. - Praktyczna znajomość PyTorch, Tensorflow lub podobnych frameworków będzie dodatkowym atutem. - Doświadczenie w pracy z AWS SageMaker, Google Vertex będzie dodatkowym atutem. Profil - Niezrównana prędkość: Znajdź dla siebie ważne rzeczy do zrobienia i zaimplementuj metody, aby osiągnąć najlepsze wyniki w jak najszybszym możliwym tempie dla organizacji. - Zaangażowanie: Jako profesjonalista, zobowiązuj się do wzrostu i celów biznesowych organizacji i twórz znaczące wyniki poprzez swoją odpowiedzialność. - Myślenie logiczne: Myśl logicznie i strukturalnie, aby wprowadzić prawdziwą komunikację. - Ciekawość i umysł pytający: Zachowaj ciekawość nowych rzeczy i wyzwanie z ciągłym umysłem pytającym, i ciesz się takimi okolicznościami w sposób zorientowany na przyszłość. - Rozwiązywanie problemów: Podejdź odpowiednio do wyraźnych i domniemanych wyzwań biznesowych/organizacyjnych, aby kierować rozwiązania z udziałem innych. PayPay 5 zmysłów - Proszę odnieść się do PayPay 5 zmysłów, aby dowiedzieć się o naszych wartościach. Warunki pracy Status zatrudnienia - Pełen etat Lokalizacja biura - WFA (Praca z dowolnego miejsca, o dowolnej porze) - Praca zdalna - Możesz mieszkać w dowolnym miejscu w Japonii Godziny pracy - Super Flex Time (brak rdzennej czasówki) - Zasada pracy w godzinach 10:00-18:45 (rzeczywiste godziny pracy: 7h45m + 1h przerwa) Święta - Każda sobota/niedziela/święta narodowe (w Japonii)/przerwa noworoczna/dni specjalne wyznaczone przez firmę Urlop płatny - Urlop roczny (do 14 dni w pierwszym roku, proporcjonalnie przyznawany w zależności od miesiąca zatrudnienia. Można go używać od dnia zatrudnienia) - Urlop osobisty (5 dni w ciągu roku, przyznawany proporcjonalnie w zależności od miesiąca zatrudnienia) - Specjalny system płatnego urlopu PayPay, który można wykorzystać na chorobę, wizyty w szpitalu itp., pracownika, członków rodziny, zwierząt domowych itp. Wynagrodzenie - Roczna pensja wypłacana w 12 ratach (miesięcznie) - Oparte na umiejętnościach, doświadczeniu i zdolnościach - Dwa razy w roku przegląd pensji - Specjalne dodatki motywacyjne raz do roku (Na podstawie wyników firmy, indywidualnego wkładu i oceny) - Dodatek za pracę po godzinach, Dodatek za pracę zdalną (100 000 JPY) Korzyści - Ubezpieczenie społeczne (ubezpieczenie zdrowotne, emerytalne, zatrudnienia i odszkodowawcze) - 401K - Wsparcie w nauce języków - Wsparcie tłumaczeniowe - Sponsorowanie VISA + wsparcie przy relokacji Dodatkowe informacje: - PayPay Inside-Out (Corporate Blog) / JP - PayPay Inside-out (Corporate Blog) / ENG - PayPay Product Blog / JP - PayPay Product Blog / ENG