Staff Data Scientist - Machine Learning

Описание компании

Visa - мировой лидер в области платежных технологий, обеспечивающий проведение более чем 259 миллиардов транзакций ежегодно в более чем 200 странах. Наша миссия - соединять мир с помощью самой инновационной, надежной и безопасной платежной сети, способствуя процветанию всех людей, предприятий и экономик. Если вы хотите оказать реальное влияние на мир в компании с четкой миссией, изучите Жизнь в Visa и присоединяйтесь к нам в нашей миссии быть лучшим способом оплаты и получения оплаты для всех и везде.

Мы ищем талантливого Ведущего Ученого в Области Машинного Обучения, чтобы усилить наши исследования в области прикладного искусственного интеллекта, сосредоточившись на аналитике больших данных и машинном обучении. Эта роль идеально подходит для тех, кто стремится внести вклад в стратегическое видение Visa как ведущей ориентированной на данные организации. Идеальный кандидат должен иметь прочную академическую подготовку и проявлять сильные навыки в области программной инженерии, а также способность работать в условиях неоднозначности, обращать внимание на детали и эффективно сотрудничать.

• Трансформировать бизнес-вызовы в технические задачи анализа данных в партнерстве с заинтересованными сторонами продукта.
• Проектировать и реализовывать прототипы и продукционный код, тесно сотрудничая с инженерами продукта для обеспечения практичности решений.
• Использовать как внутренние, так и внешние наборы данных для изучения и валидации решений бизнес-проблем.
• Создавать трансформации данных и разрабатывать как собственные, так и пакетные модели машинного обучения и статистические модели.
• Реализовывать методы для адаптивного обучения, проверки моделей и А/Б тестирования, а также контроля эффективности в производственных условиях.
• Автоматизировать аналитические конвейеры прогнозирующих данных для минимизации ручного труда как на этапе разработки, так и в производстве.
• Вносить вклад в усовершенствование общей инфраструктуры прогнозирующей аналитики.

Это гибридная позиция, требующая сочетания удаленной работы и присутствия в офисе, типично 2-3 дня в неделю, в зависимости от потребностей бизнеса.