Менеджер по Data Science

  • Full Time
Job expired!

Описание компании

Visa - это глобальный пионер в области цифровых платежей, который обеспечивает более 215 миллиардов платежных операций между потребителями, предприятиями, финансовыми учреждениями и государственными организациями в более чем 200 странах и территориях каждый год. Наша миссия - создать мировое соединение через самую инновационную, удобную в использовании, надежную и безопасную платежную сеть, способствующую росту отдельных лиц, компаний и экономик.

Присоединившись к Visa, вы становитесь частью культуры целеполагания и инклюзии, где ваше развитие ставится на первое место, ваша личность уважается, а ваш труд приносит пользу. Мы уверены, что экономики, доступные и открытые для всех, приносят пользу всем и везде. Таким образом, ваша работа будет напрямую влиять на жизни миллиардов людей по всему миру, облегчая доступ к финансовым ресурсам и формируя будущее денежных операций.

Присоединяйтесь к Visa: сети, работающей на всех.

Описание вакансии

Менеджер по науке о данных является ключевой рисковой должностью в команде по анализу данных Центральной Европы, Ближнего Востока и Африки (ЦЕМЕА). Мы ищем творческую и аналитически мыслящую личность для управления нашими стратегиями, основанными на данных, в рамках региона. В качестве менеджера по риску науки о данных вы поможете создавать прогностические и предписательные модели, разрабатывать прототипы с учетом контекста и демонстрационные панели большой значимости, которые отстаивают стратегии, основанные на данных, и решения для клиентов Visa. Эта роль в значительной степени связана с аналитическими задачами кредитного, мошеннического и операционного рисков, риск-скорингом и прогнозированием решений.

Основные обязанности

  • Большая часть работы заключается в разработке и внедрении аналитических решений верхнего уровня, в том числе моделей скоринга и нескоринговых моделей. Генерировать и передавать значимые выводы из данных с помощью улучшенной визуализации и создания сценариев.

  • Совместно с большой командой, состоящей из менеджеров по работе с бизнесом, консультантов и ученых-исследователей данных из Visa и клиентских организаций, разрабатывать стратегии, совместно создавать, внедрять и пользоваться преимуществами решений, основанных на данных.

  • Работать с региональными и глобальными командами по науке о данных для создания высококачественных аналитических продуктов и решений, способствующих росту Visa в регионе.

  • Поддерживать передовые позиции Visa в области технологий науки о данных, внедряя передовые инструменты и методы для получения бизнес-данных.

  • Быстро понимать и обрабатывать альтернативные/нетрадиционные источники данных/платформы и разрабатывать продвинутые алгоритмы прогнозирования на основе искусственного интеллекта.

  • Разрабатывать передовые аналитические методы, когда существующие инструменты и техники недостаточны для решения бизнес-задач.

  • Сотрудничать с внутренними партнерами по технологиям и командами по работе с данными для использования внутренних технологических платформ Visa, ресурсов данных и более широкой системы Visa для поддержки технических потребностей наших клиентов в данных.

  • Планировать рабочую нагрузку для себя и любых подчиненных, даёт рекомендации по приоритизации для продвижения проекта с целью повышения эффективности процесса.

  • Создавать, делиться и формировать глобально признаваемые передовые практики и управление знаниями внутри команды.

  • Распространять инновационные идеи и решения, которые можно масштабировать и продавать.

  • Поддерживать внутренние требования в отношении управления моделью риска, правил аналитики Visa и мировых стандартов в отношении конфиденциальности при работе с клиентами, чтобы сохранить высокую репутацию Visa на рынке.

Это гибкая вакансия. Сотрудники на гибких должностях могут переключаться между удаленной работой и работой в офисе. От сотрудников на гибких должностях ожидается, что они будут работать в офисе 2-3 установленных дня в неделю (по усмотрению руководства/места), учитывая примерное руководство о том, что они будут в офисе как минимум 50% или больше времени в зависимости от потребностей бизнеса.

Квалификация

Профессиональный опыт
• Минимум 6 лет опыта внедрения решений на основе машинного обучения для бизнес-проблем, с опытом разработки модели и производства требуется
• Последипломное образование (магистр или доктор наук) в количественной области, такой как статистика, математика, наука о данных, исследовательская работа, информатика, экономика, или инженерия
• Отличные знания, опыт и понимание количественных техник (моделирование, статистика, анализ основных причин и т.д.) применительно к управлению рисками с фокусом на карты и платежи. Знание ключевых индикаторов риска и производительности. Опыт работы в одном или нескольких мировых рынках карт и платежей, с конкретными задачами в области платежей, розничного банковского дела или розничной торговли
• Хорошее понимание отрасли платежей и банковского дела, включая категории карт, такие как потребительский кредит, потребительский дебет, предоплаченные карты, малый бизнес, коммерческие и со-брендированные продукты
• Глубокие знания данных, рыночной разведки, бизнес-интеллекта и инструментов и технологий на основе AI, с доказанным способом применения новых методов для решения бизнес-проблем
• Опыт планирования, организации и управления несколькими крупными проектами с разнообразными межфункциональными командами, включая планирование ресурсов и реализацию доставки
• Опыт презентации идей и анализа стейкхолдерам, причем приспособление результатов, основанных на данных, к различным уровням аудитории
• Развивать знания и возможности в области консалтинга по рискам для создания нового поколения вовлечения в риски с клиентами Visa
• Сотрудничать с консультантами VCA на месте и учеными-исследователями данных для проведения консалтинговых мероприятий, связанных с рисками
• Создать репозиторий интеллектуальной собственности (IP) по рискам для VCA, опираясь на знания, полученные из консалтинговых проектов (например, создание стандартных методов, сбор библиотеки научных примеров, шаблонизация кодов моделирования)
• Перестроить и/или переупаковать методы консалтинга по рискам и решения на основе данных при необходимости, обеспечивая передовые мировые практики и эффективность за счет экономии масштаба
• Сотрудничества с другими функциями Visa (Риск, Продукты) для максимизации использования существующих продуктов/решений по рискам и совместного проектирования новых, используя активы Visa (навыки, данные, возможности)
• Доказанный способ достижения результатов в пределах установленного объема работы, сроков и бюджета
• Исключительно сильные навыки и опыт управления проектами
• Возможность путешествовать по ЦЕМЕА без предварительного предупреждения
Техническая экспертиза
• Экспертное знание распределенных вычислительных сред/больших платформ данных (Hadoop, Elasticsearch и др.), а также общих систем баз данных и хранилищ значений (SQL, Hive, HBase и др.)
• Сильное понимание и опыт современного технологического стека и микросервисной архитектуры, включая Kotlin, Spring boot, PostgreSQL, Kafka, AWS
• Соответствующий опыт обработки неструктурированных/структурированных данных от телекоммуникационных компаний, супермаркетов, социальных сетей, онлайн-журналов, электронной коммерции и т.д. предпочтителен
• Умение писать задачи MapReduce с нуля и владение фреймворками Spark
• Знание различных вычислительных сред (например, Linux, Shell Scripting) и часто используемых IDE (Jupyter Notebooks), владение технологиями и методиками SAS предпочтительно
• Сильные навыки программирования на различных языках, таких как Python, R, Scala, Java, Matlab, C++, и SQL
• Опыт создания архитектуры решений, основанных на API и микро-сервисах
• Знание различных подходов к моделированию данных и умение работать с различными типами данных, включая JSON, XML и т.д.
• Умение строить конвейеры обработки данных (например, ETL, подготовка данных, агрегация данных и анализ) с использованием таких инструментов, как NiFi, Sqoop, Ab Initio, знакомство с процессами происхождения данных и инструментами управления схемами, такими как Avro
• Владение некоторыми или всеми следующими техниками: линейная и логистическая регрессия, решающие деревья, случайные леса, методы ближайших соседей, марковская цепь Монте-Карло, алгоритмы Гиббса, эволюционные алгоритмы (например, генетические алгоритмы, генетическое программирование), методы опорных векторов, нейронные сети, последовательные алгоритмы, и т.д.
• Экспертные познания передовых методов анализа данных и статистического моделирования, включая предварительное моделирование (например, биномиальная и мультиномиальная регрессия, дисперсионный анализ), методы классификации (например, кластеризация, метод главных компонент, факторный анализ), методы решающих деревьев (например, CART, CHAID)

Дополнительная информация

Visa является работодателем, осуществляющим равный доступ к трудоустройству. Все квалифицированные претенденты примутся к рассмотрению на замещение вакансии без какой-либо дискриминации по признакам расы, цвета кожи, религии, пола, национальной принадлежности, сексуальной ориентации, гендерной идентичности, инвалидности или ветеранского статуса. Visa также будет рассматривать для трудоустройства претендентов с уголовным прошлым в соответствии с руководящими принципами EEOC и соответствующим местным законодательством.