Staff ML Scientist

Описание компании
Visa, мировой лидер в области платежных технологий, обеспечивает впечатляющие 259 миллиардов платежных транзакций ежегодно между потребителями, торговцами и финансовыми учреждениями более чем в 200 странах. Наша миссия - соединять мир с помощью инновационной, надежной и безопасной платежной сети. Наше видение мотивирует нас на полномочия частных лиц, бизнеса и целых экономик. Узнайте, что значит оказывать мировое влияние вместе с целеустремленным лидером, как Visa, и что такое Жизнь в Visa.

В качестве ведущего ученого в области машинного обучения в Visa, вы будете частью динамичной команды, занимающейся передовыми исследованиями прикладного ИИ, сфокусированными на аналитике данных. Ваша роль критически важна в формировании стратегии Visa как ведущей в мире организации, основанной на данных. Ваши обязанности будут включать формулирование бизнес-задач в технические решения, инновации в области аналитики данных, разработка алгоритмов и внедрение решений машинного обучения в стратегические продукты и услуги Visa.

Для этой позиции требуется крепкая академическая подготовка, отличные навыки программирования и способность работать самостоятельно в условиях высокой динамики. Это место для целеустремленного самостартера, который ориентирован на детали и обладает сильными коммуникативными навыками.

• Переводить сложные бизнес-проблемы в задачи, связанные с данными, обеспечивая соответствие интересам сторон, занимающихся продуктом.
• Сотрудничать с командами инженеров-продуктов для проектирования удобных решений.
• Проведение экспериментов с использованием внутренних и внешних источников данных для проверки гипотез, актуальных для бизнес-целей.
• Разрабатывать преобразования данных и алгоритмы моделей, адаптированные к бизнес-потребностям, используя как специальные, так и существующие инструменты.
• Улучшение прогнозной аналитики за счет адаптивного обучения, валидации модели и мониторинга эффективности.
• Автоматизация процессов в рамках фреймворка прогнозной аналитики для оптимизации как стадий разработки, так и производства.
• Поддержка разработки и интеграции общей инфраструктуры прогнозной аналитики.

Эта роль гиб