Staff Data Scientist

В ComplyAdvantage мы ставим перед собой задачу превратить финансовую преступность в пережиток прошлого, используя мощь данных. Мы ищем опытного ведущего специалиста по данным для ключевой роли в обнаружении финансовых преступлений путем преобразования данных в ценные инсайты.

Будучи ключевым игроком нашей команды, вы будете:

• Сотрудничать с инженерными, аналитическими и продуктовыми командами для работы с большими объемами данных, как структурированными, так и неструктурированными, для извлечения критично важной информации.
• Выполнять анализ данных из разных источников для улучшения процессов объединения данных в партнерстве с различными командами.
• Вести разработку и внедрение инновационных продуктов на основе данных от концепции до операционализации.
• Заниматься непрерывным техническим исследованием для поддержания наших инструментов и методологий на передовом уровне.
• Создавать дорожную карту для улучшения качества данных, глубоко понимая источники данных, выявляя трудности и потенциальные улучшения.
• Применять исследовательский анализ данных и добычу данных для выявления и реализации возможностей улучшения продукта.
• Проектировать и владеть метриками данных для модулей машинного обучения, на основе потребностей бизнеса и отзывов клиентов.
• Создавать инсайтовые визуализации данных для информирования и продвижения нашего продуктового плана.
• Поддерживать и наставлять младших членов команды, улучшая наш коллективный набор навыков и базу знаний.

Наш идеальный кандидат будет обладать:

• Степенью магистра или доктора наук в области количественных наук или эквивалентным практическим опытом.
• Не менее 6 лет опыта в области науки о данных с доказанным вкладом в выдающиеся решения.
• Сильными навыками программирования, предпочтительно в Python, и опытом работы с фреймворками машинного обучения, такими как Scikit-learn, TensorFlow или Spark.
• Отличной способностью переводить сложные бизнес-требования в надежные технические решения.
• Эффективными коммуникативными навыками для взаимодействия с разнообразными заинтересованными сторонами.
• Опытом работы в области обработки естественного языка, разрешения сущностей, теории графов или техник машинного обучения без учителя.

Будет плюсом: