Директор по инженерии данных и операциям машинного обучения, Visa Predictive Models

Описание компании

Visa является мировым лидером в сфере цифровых платежных транзакций, обеспечивающим более 215 миллиардов платежных транзакций между потребителями, продавцами, финансовыми институтами и государственными структурами в более чем 200 странах и территориях каждый год. Наша цель - соединить мир с помощью самой инновационной, удобной, надежной и безопасной платежной сети, способствуя таким образом процветанию отдельных лиц, бизнеса и экономики.

Присоединяясь к Visa, вы становитесь частью культуры сознательности и принадлежности - места, где ваши возможности для развития являются приоритетом, где ваша индивидуальность ценится и где ваш труд имеет значение. Мы верим, что экономика, включающая каждого, везде, поднимает всех, везде. Ваш труд будет оказывать значительное влияние на миллиарды людей по всему миру - обеспечивая доступ к финансам для будущего движения денег.

Присоединитесь к Visa: Сеть, работающая для всех.

Описание работы

Краткое описание команды

Команда рисков и решений по идентификации (RaIS) предоставляет услуги по управлению рисками для банков, продавцов и других платежных сетей. Актуальные данные для управления рисками, создаваемые с помощью моделей машинного обучения и AI, являются основой многих таких услуг. Разработанные командой Visa Predictive Models (VPM), постоянное уточнение и эффективное развертывание этих моделей критически важны для нашего будущего успеха. Чтобы поддерживать наш быстро расширяющийся набор предсказательных моделей, мы ищем инженеров по данным, которые увлечены управлением большим объемом данных, оптимизацией процессов и стандартизацией инструментов.

Описание работы:

На этой роли, в составе команды VPM, вы существенно способствуете разработке решений RaIS по предотвращению мошенничества. Вам будет поручено развивать международную инженерную команду, сосредоточенную на разработке данных, стандартизированных инструментов и критически важных конвейеров данных.

Вы будете тесно сотрудничать со всемирными стейкхолдерами в составе команд VPM Product, VPM Data Science, Visa Research и Visa technology teams, чтобы определить требования команды и составить стратегическую дорожную карту. Затем вы примените свое стратегическое планирование и ваше техническое понимание инженерии данных, инструментов и архитектуры данных, чтобы проектировать и создавать решения, описанные в нашей дорожной карте.

Вы должны быть практичным экспертом с возможностью направлять как команды инженеров по данным, так и команды по науке о данных, в разработке эффективных решений по инженерии данных. Кроме того, вы должны обладать талантом к набору персонала и демонстрировать способности к руководству и развитию инженерных команд.

Должность предполагает работу в офисах Visa в Бангалоре, Индия.

Основные функции:

• Привлечь и развивать команду квалифицированных инженеров, способных оставаться в курсе и лидировать в этой области.
• Создать эффективные и надежные конвейеры Spark для генерации необходимых наборов данных для отчетности, хранилищ данных и предсказательного моделирования.
• Разработать, реализовать и ускорить процессы для работы с признаками, операциями с данными и мониторингом развертывания.
• Создавать и поддерживать высокопроизводительные процессы ETL для создания и поддержания хранилищ признаков, чтобы облегчить предсказательное моделирование.
• Помочь в создании и развертывании кода оценки качества на уровне предприятия, при необходимости.
• Разработать процессы для проверки конвейеров развертывания, создания тестовых случаев, мониторинга, создания предупреждений, и поддержания соответствующей документации.
• Сотрудничать с командами Data Science для разработки эффективных и конфигурируемых конвейеров для обновления моделей, чтобы ускорить разработку и развертывание моделей.
• Выращивать отношения и способствовать сотрудничеству с различными технологическими командами с целью получения и предоставления обратной связи, направленной на улучшение MLOps.
• Формировать и создавать техническую/данные документацию и опыт работы с системами контроля версий кода (например, git). Обеспечивать точность, целостность и последовательность данных.

Должность предполагает гибкую форму работы. Сотрудники на гибких должностях имеют возможность разделять свое время между работой удаленно и в офисе. От таких сотрудников ожидается выполнение работы в офисе 2-3 дня в неделю (как определяется руководством/местом), с общим ожиданием нахождения в офисе на 50% или больше времени, в зависимости от деловой необходимости.

Квалификация

Базовые требования
• 12+ лет рабочего опыта с бакалаврским образованием или 10+ лет рабочего опыта со степенью магистра или высшим образованием в аналитической области, такой как информатика, статистика, финансы, экономика или соответствующей области.
• Практические знания экосистемы Hadoop и связанных с ней технологий (например, HDFS, MapReduce, YARN, Spark, Kafka, MLlib, GraphX, iPython, sci-kit, Pandas и т.д.)

Предпочтительная квалификация:
• 12+ лет рабочего опыта со степенью магистра или высшего образования, специализирующегося на информатике, информационных науках, статистике, инженерии данных и аналитике или в соответствующей области.
• Значительный опыт работы с глобальными командами и крупными компаниями из списка Fortune 500, руководящих крупномасштабными проектами по реализации хранилищ данных и решений по инженерии данных.
• Практический опыт работы с охватом больших объемов данных, их обработкой и хранением в рамках экосистемы Hadoop.
• Опыт управления командами, реализующими конвейеры ETL в Spark, Python, Scala, HIVE или Kafka для обработки данных об операциях и информации об учетных записях.
• Опыт работы со сложными, большими по объему, многомерными данными и моделями машинного обучения, основанными на неструктурированных, структурированных и потоковых наборах данных.
• Знакомство с инструментами планирования (Airflow, Control-M) и создание рабочих процессов для оркестрации обработки данных.
• Глубокое понимание аспектов разработки и реализации ML/AI, особенно в работе с наборами данных, измеряющимися миллиардами. Возможность принимать маломасштабные разработанные модели и реализовывать их с необходимой конфигурацией и настройкой, сохраняя при этом производительность модели.
• Доказанная лидерская способность понимать и использовать доступные технологии, предлагая рекомендации и инсайты по возможностям для улучшения.
• Глубокое понимание процессов MLOps, включая способность создать и интегрировать код в рамках установленного фреймворка CI/CD.
• Опыт создания/поддержки продуктивного программного обеспечения/систем и доказательство способности идентифицировать и решать проблемы производительности для производственных систем.
• Сильные написанные, устные и межличностные навыки, необходимые для эффективного общения технических знаний и рекомендаций деловым клиентам и руководству.
• Опыт работы с командами технологий и бизнеса по вопросам управления данными, качества данных и инициативам по архитектуре данных.

Дополнительная информация

Visa - это работодатель, предоставляющий равные возможности. Все подходящие кандидаты будут рассмотрены для найма без дискриминации по признаку расы, цвета кожи, религии, пола, национального происхождения, сексуальной ориентации, гендерной идентичности, инвалидности или статуса ветерана. Visa также будет рассматривать для найма кандидатов с судимостью в соответствии с руководствами EEOC и соответствующим местным законодательством.