Старший Менеджер - Дата-саентология

Описание компании

Visa – глобальный лидер в области цифровых платежей, осуществляющий более 215 миллиардов платежных транзакций между потребителями, продавцами, финансовыми учреждениями и государственными органами в более чем 200 странах и территориях ежегодно. Наша миссия - связывать мир через самую передовую, удобную, надежную и безопасную платежную сеть, позволяя отдельным лицам, бизнесу и экономикам процветать.

Вступая в Visa, вы становитесь частью культуры смысла и принадлежности - где ваше развитие является приоритетом, ваша индивидуальность ценится, и ваша работа имеет значение. Мы уверены, что экономика, включающая в себя каждого, поднимает каждого. Работа, которую вы будете делать, напрямую повлияет на миллиарды людей по всему миру, помогая разблокировать финансовый доступ и обеспечивая будущее движения денег.

Присоединяйтесь к Visa: Сети, работающей для каждого.

Описание должности

Старший менеджер по Data Science - это ключевая роль в команде по управлению рисками в области Data Science в Центральной Европе, на Ближнем Востоке и в Африке (CEMEA). Мы ищем новаторского и аналитически мыслящего специалиста, чтобы продвигать наши стратегии, основанные на данных, в этом регионе. Как менеджер по управлению рисками Data Science, вы будете участвовать в создании предсказательных и предписательных моделей, разрабатывать контекстные прототипы и влиятельные структуры рассказа, которые продвигают стратегии, основанные на данных, и решения для клиентов Visa. Основное направление работы будет сосредоточено на занятиях в областях кредитных, мошеннических и операционных рисков, глубокого анализа рисков, оценки рисков, прогнозирования решений.

Основные обязанности

• Работа включает основной акцент на разработке и внедрении решений анализа рисков высшего уровня, включая скоринговые и нескоринговые модели. Разработка и предоставление мощных выводов из данных с помощью супервизуализации и создания структур рассказа

• Сотрудничество с более широкой командой, состоящей из менеджеров по бизнесу, консультантов и специалистов по Data Science из Visa и клиентских организаций для стратегического ко-развития, реализации и получения преимуществ от решений, основанных на данных

• Сотрудничество с региональными и глобальными командами Data Science для создания высококачественных аналитических продуктов и решений, которые способствуют росту Visa в регионе

• Содержание Visa на границе технологического прогресса в Data Science путем внедрения передовых инструментов и техник для генерации бизнес-инсайтов

• Способность быстро понимать и обрабатывать альтернативные/нетрадиционные источники данных/платформы и разрабатывать продвинутые алгоритмы прогнозирования на основе ИИ

• Разработка методов аналитики следующего поколения, когда существующие инструменты и техники недостаточны для решения бизнес-задач

• Рецензирование, направление и вдохновение аналитической работы младших членов команды

• Сотрудничество с внутренними технологическими сотрудниками и функцией инженерии данных для наилучшего использования внутренних технологических платформ Visa, данных и более широкой экосистемы Visa для поддержки технических потребностей наших клиентов в данных

• Управление рабочей нагрузкой для себя и своих подчиненных, предоставление руководства по приоритетам для проектного потока для повышения эффективности процесса

• Разработка, обмен и создание глобальных лучших практик и управление знаниями в команде

• Распространение инновационных идей и подходов, которые масштабируемы и имеют рыночный спрос

• Возглавлять внутренние требования в отношении управления рисками модели, правил Visa Analytics и глобальных стандартов конфиденциальности, связанных с обслуживанием клиентов, чтобы поддерживать высокую репутацию Visa на рынке

Это гибридная роль. Сотрудники на гибридных должностях могут разделять свое время между удаленной работой и работой в офисе. От них ожидается присутствие в офисе 2-3 фиксированных дня в неделю (определяется руководством/местом), стремясь к тому, чтобы быть в офисе 50% или более времени в зависимости от потребностей бизнеса.

Квалификация

Профессиональный опыт
• Минимум 8 лет опыта применения решений машинного обучения к бизнес-проблемам – требуется опыт разработки моделей и производственного опыта
• Последипломное образование (магистр или доктор наук) в количественной области, такой как статистика, математика, Data Science, операционные исследования, информатика, экономика или инженерия
• Исключительные знания, опыт и понимание количественных методов (моделирование, статистика, коренные причины и т. д.) применительно к управлению рисками, с акцентом на карту и платежи. Знакомство с основными показателями риска и эффективности. Опыт работы в одном или нескольких глобальных рынках карт и платежей, со специфическими обязательствами в области платежей, розничного банковского дела или отрасли розничной торговли
• Твердое понимание индустрии платежей и банковской отрасли, включая карт-вертикали, такие как потребительский кредит, потребительская дебетовая карта, предоплаченные карты, малый бизнес, коммерческие и совместные продукты
• Экспертные знания данных, рыночной разведки, бизнес-интеллекта и инструментов и технологий, основанных на ИИ, с доказанной способностью применять новые методы для решения бизнес-проблем
• Опыт планирования, организации и управления несколькими крупными проектами с различными межфункциональными командами, включая планирование ресурсов и реализацию доставки
• Опыт представления идей и анализа заинтересованным сторонам, при этом адаптируя дата-результаты к различным уровням аудитории
• Разработка и инновация 3rd party транзакционных моделей мошенничества с использованием глубокого обучения и техник AI
• Создание новых продуктов/решений с использованием собственных данных Visa, которые могут быть масштабированы как на местном, так и на глобальном уровне
• Создание знаний и возможностей, связанных с риск-консалтингом, создание процесса управления рисками следующего поколения с клиентами Visa
• Сотрудничество с консультантами и специалистами по Data Science VCA на местных рынках для выполнения консультационных работ, связанных с рисками
• Создание интеллектуального репозитория рисков (IP) для VCA, используя опыт консалтинговых заданий (например, создание стандартных методов, создание библиотеки тематических исследований, шаблонизация кодов моделирования)
• Реинжиниринг и/или упаковка методологий риск-консалтинга и решений, основанных на данных, по мере необходимости, обеспечивая лучшие в мире практики и эффективность благодаря масштабированию
• Сотрудничество с другими функциями Visa (например, Риск, Продукты) для использования существующих продуктов/решений по управлению рисками и совместного дизайна новых, используя активы Visa (экспертизу, данные, возможности)
• Доказанные способности доставлять результаты в пределах обязанного объема, графика и бюджета
• Исключительно сильные навыки и опыт управления проектами
• Готовность к командировкам в пределах CEMEA без предупреждения
Техническая экспертиза
• Экспертиза в распределенных вычислительных средах/больших платформах данных (Hadoop, Elasticsearch и т. д.) и распространенных системах баз данных и хранилищ значений (SQL, Hive, HBase и т. д.)
• Глубокое понимание и опыт современного технологического стека и микросервисной архитектуры включая Kotlin, Spring boot, PostgreSQL, Kafka, AWS
• Соответствующий опыт работы с неструктурированными/структурированными данными от Telco, супермаркетов, социальных сетей, интернет-логов, электронной коммерции и т. д. предпочтителен
• Способность писать задания MapReduce с нуля и владения фреймворками Spark
• Знакомство с распространенными вычислительными средами (например, Linux, Shell Scripting) и широко используемыми IDE (Jupyter Notebooks), владение технологиями и методиками SAS предпочтительно
• Сильные навыки программирования на различных языках программирования, таких как Python, R, Scala, Java, Matlab, C++, и SQL
• Опыт составления рамок решения архитектуры, которые зависят от API и микроуслуг
• Знакомство с распространенными подходами к моделированию данных и способность работать с различными типами данных, включая JSON, XML и т. д.
• Способность создавать конвейеры данных (например, ETL, подготовка данных, агрегация данных и анализ) с использованием инструментов, таких как NiFi, Sqoop, Ab Initio, знакомство с процессами происхождения данных и инструментами управления схемами, такими как Avro
• Владение одним или несколькими из следующих методов: Линейная и логистическая регрессия, деревья решений, случайные леса, K-ближайших соседей, Марковские цепи Монте-Карло, отбор Гиббса, эволюционные алгоритмы (например, генетические алгоритмы, генетическое программирование), Метод опорных векторов, нейронные сети, алгоритмы упаковки и усиления и т. д.
• Экспертные знания передовых методов анализа данных и статистической моделирования, включая прогностическое моделирование (например, биномиальная и мультиномиальная регрессия, дисперсионный анализ), методы классификации (например, кластеризация, методы главных компонент, факторный анализ), методы дерева решений (например, CART, CHAID)

Дополнительная информация

Visa является работодателем, предоставляющим равные возможности. Квалифицированные кандидаты будут рассмотрены для найма независимо от расы, цвета кожи, религии, пола, национального происхождения, сексуальной ориентации, гендерной идентичности, инвалидности или статуса защищенного ветерана. Visa также будет рассматривать для трудоустройства квалифицированных кандидатов с уголовным прошлым в соответствии с руководящими принципами EEOC и местным законодательством.