Data Scientist, Risk & Fraud

Whatnot революционизирует пространство электронной коммерции, объединяя покупки, сообщество и развлечения в единое целое на своей платформе прямых трансляций. Как лидер рынка, Whatnot акцентирует внимание на подходе "удаленная работа прежде всего" с центрами в США, Канаде, Великобритании, Ирландии и Германии, сосредоточиваясь на живых аукционах в различных категориях, таких как спорт, мода, игры и уличная одежда. Наша миссия: обеспечить безопасное, захватывающее пространство для связи покупателей и продавцов по общим интересам.

Будучи частью самого быстрорастущего рынка в США, Whatnot постоянно расширяет свою талантливую команду. В настоящее время мы ищем опытного специалиста по данным, специализирующегося на области мошенничества и рисков, чтобы помочь сохранить нашу платформу безопасным местом для всех пользователей. Присоединяйтесь к нашей динамичной команде и вносите свой вклад в наши инновационные проекты, направленные на выявление и предотвращение угроз нашей безопасной среде электронной коммерции.

• Разработка комплексных систем управления жизненным циклом рисков и мошенничества, включая предотвращение возвратов платежей и обнаружение злоупотребления возвратами.
• Руководство созданием нашего Руководства по экспериментам в области мошенничества и установление практических КПЭ.
• Тесное сотрудничество с различными отделами для использования инструментов и методологий науки о данных, повышение качества принятия решений и выявление возможностей для улучшения.
• Создание сложных, качественных панелей мониторинга и отчетов для обмена информацией.
• Содействие развитию методологий выявления мошенничества с помощью наших команд машинного обучения и доверия и безопасности.
• Направление стратегического развития инженерии и операций путем тщательного анализа рынка и поведения пользователей.

Мы ищем высокоаналитичных, любопытных профессионалов, готовых решать сложные проблемы, связанные с мошенничеством и рисками на платформе Whatnot. Вы должны обладать твердыми знаниями в области данных, владеть SQL и Python/R, а также иметь прочное понимание статистического моделирования и методов машинного обучения.

• Минимум 3 года опыта работы в