Науковець-даних - старший консультант

Опис компанії

Visa є світовим лідером у галузі цифрових платежів, забезпечуючи понад 215 мільярдів платіжних транзакцій між споживачами, торговими підприємствами, фінансовими установами та державними структурами у понад 200 країнах і територіях щорічно. Наша місія - з'єднати світ через найбільш інноваційну, зручну, надійну та безпечну платіжну мережу, справляючи можливим розвиток окремих осіб, бізнесу та економік.

Коли ви приєднуєтеся до Visa, ви стаєте частиною культури цілеспрямованості та відносин - де ваш розвиток є нашим пріоритетом, ваша особистість цінується, а ваша робота має значення. Ми віримо, що економіки, які включають усіх, піднесуть всіх. Ваша робота матиме прямий вплив на мільярди людей по всьому світі - допомагаючи розблокувати фінансовий доступ для полегшення майбутнього руху грошей.

Приєднуйтесь до Visa: мережі, що працює для всіх.

Опис роботи

Платежі - це надзвичайно захоплююча та швидко розвиваюча область з безліччю нових та інноваційних ідей, які виходять на ринок. З великим попитом на свіжі рішення в цій сфері, вона обіцяє бути електризуючим сектором інновацій. Visa є могутнім лідером у галузі платежів і швидко перетворюється на технологічну компанію з великими інвестиціями в цю область.

Якщо ви прагнете бути у захоплюючому просторі платежів, швидко навчатися та робити значущі впливи, технологія екосистеми та операційного ризику, яка є частиною бізнес-блоку Visa з додатковими послугами, є ідеальним місцем для вас!

У групі Екосистеми та Операційного Ризику команда по боротьбі з платіжними шахрайствами відповідає за створення принципових застосунків та служб для виявлення та попередження ризиків та шахрайства в Visa. Це включає генерацію ідей, архітектуру, дизайн, розробку та тестування продуктів, застосунків та послуг, що оснащують клієнтів Visa рішеннями для виявлення, попередження та зменшення шахрайства для платіжних систем Visa та клієнтів.

Ця посада ідеально підходить для досвідченого дата-сайентіста, який зацікавлений у співпраці з бізнес-партнерами та технологічними партнерами у вирішенні складних проблем з попередженням шахрайства. Ви зіграєте важливу роль у зусиллях щодо визначення спільної стратегічної візії для платформи по боротьбі з платіжними шахрайствами та визначення інструментів та служб, які захищають платіжні системи Visa.

Ця посада ідеально підходить для досвідченого дата-сайентіста, який зацікавлений у співпраці з бізнес-партнерами та технологічними партнерами у вирішенні складних проблем з попередженням шахрайства. Ви будете важливим елементом у зусиллях щодо визначення спільної стратегічної візії для платформи знешкодження платіжного шахрайства та опису інструментів та служб, які захищають платіжні системи Visa.

Ідеальний кандидат повинен мати сильний досвід роботи в галузі Машинного навчання та Датасайенсу, з підтвердженим досвідом створення, тренування, впровадження та оптимізації передових моделей штучного інтелекту для платежів, продуктів з ризиком або попередження шахрайства, які досягли бізнес-цінності та вплинули на платіжну домену чи платіжний ризик, або мають досвід будування AI/ML рішень для аналогічних галузей.

Успішний кандидат - це технічний лідер з можливістю вступати в розмови з бізнес-партнерами та технологічними партнерами, думати широко про бізнес Visa та пропонувати рішення, які підвищують безпеку та цілісність екосистеми платежів Visa. Кандидат внесе вклад в розробку інноваційних стратегічних продуктів та бізнесу Visa. Ця роль представляє собою захоплюючу можливість зробити значний вклад в стратегічні пропозиції Visa. Такий кандидат повинен мати сильну академічну освіту та демонструвати відмінні навички програмування. Він повинен бути самодостатній, комфортно почуватися в невизначеності, мати виняткову увагу до деталей та відмінні навички співпраці.

Ідеальний кандидат принесе ентузіазм та пристрасть до використання Generative AI для покращення існуючих механізмів виявлення шахрайства та створення та вирішення нових випадків шахрайства. Цей інженер використає можливості генерації коду, такі як GitHub copilot, для підвищення ефективності розробки програмного забезпечення.

Основні функції

• Як науковець-дослідник з даними - старший консультант, ви будете допомагати в проектуванні, поліпшенні та створенні наступного покоління рішень для виявлення шахрайства в гнучкому середовищі розробки.

• Формулювати бізнес-питання як технічні проблеми з даними, забезпечуючи урахування ключових бізнес-стимулів у співпраці з зацікавленими в продукті сторонами.

• Співпрацювати з інженерами-програмістами для забезпечення доцільності рішень. Надавати прототипи та виробничий код залежно від потреб.

• Експериментувати з внутрішніми та зовнішніми наборами даних для перевірки гіпотез щодо значимості та цінності даних для бізнес-проблем.

• Створювати необхідні перетворення даних на структуровані та неструктуровані дані.

• Розробляти та експериментувати з моделями та алгоритмами оцінювання. Це включає розробку власних алгоритмів, а також використання пакетних інструментів на основі машинного навчання, дата-маїнінгу та статистичних технік.

• Проектувати та впроваджувати методи для адаптивного навчання з контролем ефективності, методи пояснення рішень моделі, якщо це необхідно, валідація моделі, A / B тестування моделей.

• Проектувати та впроваджувати методи для ефективного стеження за результативністю моделі в режимі реального часу.

• Проектувати та впроваджувати методи для автоматизації всіх частин прогностичного трубопроводу для мінімізації роботи в розробці та виробництві.

• Внести вклад в розробку та впровадження спільної інфраструктури прогнозного аналізу даних.

• Наставництво та навчання інших дата-сайентистів команди на ключових рішеннях.

• Здатність працювати над кількома проектами та ініціативами з різними / конкуруючими термінами та вимогами.

• Представляти технічні рішення, можливості, обмеження та функції в бізнес-термінах. Ефективно передавати статус, проблеми та ризики в точний та своєчасний спосіб.

• Співпрацювати з інженерними командами та керівниками в Екосистемі та Операційному Ризику, Visa Research, AI Platform, Operations, and Infrastructure (O&I), командами безпеки та платформи.

Ця посада є гібридною. Гібридні співробітники можуть чергувати робочий час між віддаленою роботою та роботою в офісі. Від співробітників гібридних ролей очікують роботи з офісу три дні на тиждень - вівторки, середи та четверги з общим керівництвом, що вони мають бути в офісі 50% часу, виходячи з бізнес-потреб.

Кваліфікація

Основні кваліфікаційні вимоги:
8+ років релевантного досвіду роботи зі ступенем бакалавра або принаймні 5 років досвіду роботи з вищою освітою (напр. магістр, МВА, JD, MD) або 2 роки досвіду роботи з PhD, або 11+ років релевантного досвіду роботи.
Спеціальність в галузі інформатики, дослідження операцій, статистики або вищої кількісної галузі (або еквівалентний досвід) зі здатністю до глибокого навчання, машинного навчання, дата-маїнгу, статистичного або іншого математичного аналізу.
Релевантні курси з методик моделювання, як-то логістична регресія, Наївний Баєс, SVM, дерева рішень або нейронні мережі.
Експерт в області передових галузей, іакі Машинне навчання, Глибоке навчання, Потокова обробка та MLOps.
Здатність програмувати на одній або кількох скриптових мовах, таких як Perl або Python, та мовах програмування, таких як Java або Scala.
Відмінне розуміння алгоритмів та структур даних.
Відмінний аналітичний та проблемно-орієнтований навички, поєднані з бажанням вирішувати реальні проблеми.
Відмінні міжособистісні, фасилітаційні та ефективні комунікативні навички (як письмові, так і усні) та здатність представляти складні ідеї в ясній, лаконічній формі.
Чудова робоча етика, будучи командним гравцем, що прагне досягти найкращих результатів як команда.
Висока компетентність в Python, Scala, та скриптах Unix / Linux.
Великий досвід роботи з SAS / SQL / Hive для витягування та агрегації даних.
Досвід роботи з великими наборами даних за допомогою таких інструментів, як Pig або Hive, бажаний.
Досвід роботи з Big Data та аналітикою за допомогою технологій, таких як Hadoop, Spark, Scala та MapReduce.
Досвід глибокого навчання з використанням TensorFlow є необхідним.
Досвід роботи з обробкою природної мови є необхідним.

Бажані кваліфікаційні вимоги:
9 або більше років релевантного досвіду роботи зі ступенем бакалавра або 7 або більше років релевантного досвіду роботи з вищим ступенем освіти (напр. магістр, МВА, JD, MD) або 3 або більше років досвіду роботи з PhD.
Ступінь PhD в галузі комп'ютерних наук або суміжного поля та 10+ років досвіду розробки систем машинного навчання після PhD.
Практичний досвід використання Hadoop та пов'язаних з ним двигунів запитів (Hive / Impala).
Досвід роботи з одним або кількома поширеними статистичними інструментами, такими як SAS, R, KNIME, Matlab.
Публікації або презентації в визнаних журналах / конференціях Машинного навчання та Дата-маїнгу є плюсом.
Досвід роботи з інструментами візуалізації даних та бізнес-інтелекту, як-от Tableau.
Досвід моделювання в картковій промисловості або фінансовій службі для шахрайства, кредитного ризику, платежів є плюсом.
Володіння проектуванням та вирішенням проблем з класифікації / прогнозування за допомогою бібліотек з відкритим вихідним кодом, наприклад Scikit learn.
Досвід розробки великомасштабних, корпоративних дистрибутивних систем високої доступності, низької затримки та сильної консистентності даних.
Досвід розробки інструментів для програмних компонентів, щоб допомогти вирішити проблеми в режимі реального часу та віддаленого моніторингу продуктивності.
Досвід в проектуванні рішень з огляду на неперервну інтеграцію та постійне розгортання.
Знайомство з розподіленими технологіями обчислень в пам'яті.

Додаткова інформація

Visa є роботодавцем, що забезпечує рівні можливості. Кваліфіковані претенденти отримають розгляд для працевлаштування без врахування раси, кольору шкіри, релігії, статі, національного походження, сексуальної орієнтації, гендерної самоідентифікації, інвалідності або статусу ветерана. Visa також буде розглядати на роботу кандидатів з кримінальною історією відповідно до керівництва EEOC і місцевого законодавства.