Principal Machine Learning Scientist

Visa, мировой лидер в области платежей и технологий, обрабатывает более 259 миллиардов транзакций в год, обеспечивая безопасные и надежные платежи в более чем 200 странах и территориях. Наша миссия – объединять мир через самую инновационную, удобную и безопасную платежную сеть, способствуя экономическому росту и позволяя людям и бизнесу процветать. Присоединяйтесь к ведущей в отрасли и целеустремленной команде Visa.

Как глобальный центр цифровых платежей и мобильных технологий, команда Visa Risk and Identity Services (RaIS) находится в авангарде обеспечения безопасности и надежности платежей. Мы ищем Ведущего ученого в области машинного обучения для руководства нашими инициативами в области машинного обучения в рамках RaIS, стимулируя инновации в наших стратегических продуктах и услугах.

Эта ключевая позиция включает в себя проектирование, разработку и развертывание моделей машинного обучения на облачных платформах для решения сложных задач и повышения качества наших предложений. Идеальные кандидаты будут иметь сильную академическую подготовку и впечатляющие навыки программной инженерии, а также проактивное отношение, внимание к деталям и способность эффективно сотрудничать.

• Исследование и разработка алгоритмов машинного обучения для решения бизнес-задач и повышения производительности продуктов.
• Сотрудничество с межфункциональными командами, включая инженеров данных, разработчиков ПО и менеджеров продуктов, для разработки масштабируемых решений.
• Реализация конвейеров машинного обучения для предобработки данных, создания признаков, обучения моделей и их оценки.
• Оптимизация моделей для производительности, масштабируемости и надежности в облачных средах.
• Развертывание моделей на облачных платформах, таких как AWS, Google Cloud Platform или Microsoft Azure.
• Разработка систем мониторинга для отслеживания производительности моделей и обнаружения аномалий.
• Работа с командами DevOps для автоматизации процессов развертывания и беспрепятственной интеграции моделей с существующими системами.
• Информирование о последних достижениях в области машинного обучения и применение их для улучшения практик и решений.
• Передача технических концепций и инсайтов как техническим, так и нетехническим заинтересованным сторонам.

Это гибридная позиция, требующая чередования между удаленной работой и работой в офисе. Ожидается, что гибридные сотрудники будут работать в офисе 2-3 дня в неделю, в соответствии с потребностями бизнеса.

Основные Квалификации:

• Более 12 лет опыта работы с получением степени бакалавра, более 10 лет с продвинутой степенью (например, магистр, MBA, JD, MD) или более 5 лет с получением степени PhD.

Предпочтительные Квалификации:

• Более 15 лет опыта с получением степени бакалавра, более 12 лет с продвинутой степенью или более 9 лет с получением степени PhD в области компьютерных наук, компьютерной инженерии, математики или в смежной области, ориентированной на ИИ/МО.
• Доказанный опыт в разработке и развертывании приложений МО в условиях быстрого темпа.
• Опыт работы с Python и библиотеками/фреймворками МО, такими как TensorFlow, PyTorch и scikit-learn.
• Опыт работы с облачными платформами, такими как AWS, GCP или Azure, и развертывание моделей МО с использованием облачных услуг.
• Опыт работы в сфере платежей, мошенничества или управления кредитными рисками является плюсом.
• Опыт работы с технологиями больших данных (например, Spark, Hadoop) и распределительными вычислениями.
• Знание методов обучения с подкреплением, глубокого обучения и обработки естественного языка (NLP).
• Опыт работы с практиками и инструментами MLOps для мониторинга моделей, версионирования и управления.

• Рабочие Часы: Зависит от потребностей отдела.