Staff Data Scientist - Machine Learning

Opis firmy

Visa jest światowym liderem w technologii płatności, obsługując ponad 259 miliardów transakcji rocznie w ponad 200 krajach. Naszą misją jest łączenie świata za pomocą najbardziej innowacyjnej, niezawodnej i bezpiecznej sieci płatności, wspierając dobrobyt wszystkich osób, firm i gospodarek. Jeśli chcesz mieć realny wpływ w firmie z misją, odkryj życie w Visa i dołącz do naszej misji, by być najlepszym sposobem na płatności, dla każdego, wszędzie.

Poszukujemy utalentowanego Starszego Naukowca ML, który wzmocni nasze wysiłki badawcze w dziedzinie stosowanej sztucznej inteligencji, koncentrując się na analizie dużych zbiorów danych i uczeniu maszynowym. Ta rola jest idealna dla osób chętnych do przyczynienia się do strategicznej wizji Visa jako wiodącej organizacji opartej na danych. Idealny kandydat będzie posiadał solidne wykształcenie akademickie i wykazywał silne umiejętności inżynieryjne, a także umiejętność radzenia sobie z niejasnościami, dbałość o szczegóły i efektywną współpracę.

• Przekształcanie wyzwań biznesowych w techniczne problemy analizy danych we współpracy ze stronami zainteresowanymi produktem.
• Projektowanie i wdrażanie prototypów oraz kodu produkcyjnego, ściśle współpracując z inżynierią produktu, aby zapewnić praktyczność rozwiązań.
• Wykorzystywanie wewnętrznych i zewnętrznych zbiorów danych do eksploracji i walidacji rozwiązań problemów biznesowych.
• Tworzenie transformacji danych i rozwijanie zarówno niestandardowych, jak i pakietowych modeli uczenia maszynowego i statystycznych.
• Implementacja metod do adaptacyjnej nauki, walidacji modelu i testowania A/B, wraz z monitorowaniem wydajności w środowiskach produkcyjnych.
• Automatyzacja potoków analityki predykcyjnej, aby zminimalizować pracę manualną zarówno na etapie rozwoju, jak i produkcji.
• Przyczynianie się do udoskonalenia wspólnej infrastruktury analityki predykcyjnej.

Ta pozycja jest hybrydowa, wymagająca równowagi między pracą zdalną a obecnością w biurze, zazwyczaj 2-3 dni w tygodniu, w zależności od potrzeb biznesowych.

• Minimum 5 lat doświadczenia ze stopniem licencjata lub 2+ lata z wyższym stopniem naukowym (np. magister, MBA, JD, MD) albo odpowiednie doświadczenie z doktoratem.

• Mocne podstawy w informatyce, statystyce lub podobnym polu ilościowym, szczególnie z naciskiem na uczenie maszynowe, uczenie głębokie czy analizę danych.
• Znajomość programowania w językach takich jak Perl, Python, Java, C++ lub C#.
• Doświadczenie z narzędziami statystycznymi takimi jak SAS, R, KNIME, MATLAB oraz ramami pracy do głębokiego uczenia tak