ML/Data Engineer (Staff/Sr. Consultant level) 8 - 12yrs

Обзор компании:
Visa является мировым лидером в области платежей и технологий. Каждый год через нашу сеть безопасно проходит более 259 миллиардов платежных транзакций, соединяя потребителей, торговцев, финансовые учреждения и государственные организации в более чем 200 странах и территориях. Наша миссия состоит в том, чтобы соединять мир с помощью самой инновационной, удобной, надежной и безопасной платежной сети, позволяя людям, бизнесу и экономикам процветать. Станьте частью отрасли с целью — присоединяйтесь к Visa и узнайте, что такое Жизнь в Visa.

Обзор работы:
Команда по рискам и идентификации (RaIS) в Visa предоставляет основные услуги по управлению рисками для банков, торговцев и других платежных сетей. Используя передовые модели машинного обучения и ИИ, разработанные командой Visa Predictive Models (VPM), мы предлагаем мгновенные представления, помогающие нашим клиентам эффективно управлять рисками. По мере того как мы развиваем наш набор предсказательных моделей, мы ищем страстных инженеров для работы с большими объемами данных, создания автоматизированных процессов и стандартизации инструментов ML/AI.

• Разработать и реализовать практики развертывания моделей машинного обучения в крупных научных проектах.
• Сотрудничать с глобальными заинтересованными сторонами в RaIS Product, VPM Data Science и Visa Research.
• Строить и поддерживать масштабируемые инженерные системы и конвейеры данных для моделей ML/AI.
• Разрабатывать и создавать эффективные инженерные решения для нашей стратегической дорожной карты.

Квалификация:

• 8+ лет работы с бакалаврской степенью в области компьютерных наук, статистики, финансов, экономики или в смежной области.
• Глубокие знания экосистемы Hadoop и связанных технологий, таких как Apache Spark, Python и Pandas.
• Сильный опыт в области инженерии данных, количественного анализа, SQL и обработки данных с использованием Hadoop, EMR и NoSQL баз данных.
• Опыт работы со сложными, большими, многомерными наборами данных и моделями машинного обучения.

• Опыт разработки и выполнения масштабируемых процессов ETL для контроля качества данных, отчетности и предсказательного моделирования.
• Умение строить и под