Manager Analytics

Основанная в 2014 году Шашанком Кумаром и Харшилом Матуром, компания Razorpay находится в авангарде революции цифрового банкинга для бизнеса в Индии. Наша миссия — создавать бесшовные банковские и платежные решения для бизнеса любого размера и типа. Изначально являясь компанией, ориентированной на B2B-платежи, Razorpay теперь обрабатывает миллиарды долларов платежей для множества бизнесов по всей Индии.

Мы являемся комплексной финансовой сервисной организацией, предоставляющей индийским компаниям инновационные платежные и банковские решения. Благодаря мощной технологии мы решаем все вопросы, связанные с платежами и банковским обслуживанием для бизнеса. За последний год мы выдали миллионы займов тысячам компаний. С такими инициативами, как Razorpay X и Razorpay Capital, мы меняем представление о банковском обслуживании бизнеса и делаем капитал более доступным для компаний.

Команда аналитики рисков Razorpay ищет инициативного старшего менеджера, который возглавит наше подразделение по анализу рисков с использованием машинного обучения. Наша команда состоит из увлеченных решением проблем специалистов, использующих стратегии, основанные на данных, для принятия решений, обеспечения лучшего управления рисками и высоких показателей приема заказов для торговцев. Наша цель — минимизировать операционные издержки и защитить ценность нашего бренда.

Успешный кандидат будет инициативным, с сильной склонностью к действиям, способным разрабатывать и внедрять новые решения.

• Понимание ОКР рисков и операционной среды
• Сотрудничество с командами по продукту, бизнесу, аналитике и инженерии данных для определения ключевых инициатив
• Уточнение неоднозначных кейсов, согласование заинтересованных сторон и разработка концепций решений
• Независимое определение проблем МЛ и управление концепцией моделей, их разработкой, развертыванием и экспериментацией
• Достижение выдающихся результатов в динамичной среде с ограниченным надзором
• Участие в деятельности по повышению квалификации внутри организации (обучение, определение процессов, исследования новых инструментов и техник)
• Оставаться в курсе последних инструментов и технологий для улучшения существующих возможностей МЛ
• Определение и оценка бизнес- и продуктовых метрик, создание дашбордов самообслуживания с такими инструментами, как Tableau, Qlikview, Looker
• Выявление пробелов и возможностей при помощи качественного и количественного анализа

• Опыт работы от 5 до 10 лет в анализе данных и науке о данных в технологической экосистеме. Преимущество имеют опыт в области мошенничества, рисков или страхования
• Профессионал в идентификации возможностей ИИ/МЛ и разработке решений в сотрудничестве с командами по инженерии, продуктам и бизнесу
• Практический опыт разработки МЛ и развертывания моделей. Владение методами регрессии, классификации, кластеризации, AUC, ROC, точностью, полнотой. Знание глубокого обучения и инструментов, таких как TensorFlow, Theano, Torch, Caffe, является преимуществом
• Экспертиза в SQL, PySpark, Spark SQL, NoSQL базах данных, а также знание графовых БД, таких как Neo4j
• Опыт работы с обработкой больших данных и методами предварительной обработки/очистки данных
• Навыки сотрудничества с MLE и использования инструментов MLOps. Опыт развертывания CI/CD является преимуществом
• Умение составлять данные нарративы с использованием исследовательского анализа данных и статистических выводов. Знание дизайна экспериментов необходимо
• Профессионал в разработке рамок для анализа первоначальных причин моделей (RCA) с использованием аналитических инструментов
• Опыт управления рисками для различных кредитных и платежных продуктов через денежные потоки и транзакции торговцев <