Data Scientist (Trust and Fraud)

Приєднуйтеся до Grab, провідного супердодатку Південно-Східної Азії, і станьте частиною компанії, яка прагне покращити життя мільйонів мешканців регіону. Ми пропонуємо повний набір щоденних послуг, включаючи доставку, мобільність, фінансові та корпоративні послуги, надаючи економічні можливості людям Південно-Східної Азії. Керуючись основними принципами Grab Way — Серце, Голод, Честь і Скромність — ми наполегливо працюємо, щоб покращити всі аспекти життя для всіх.

Команда Trust, Identity, and Safety в Grab діє як захисники всіх наших користувачів. Використовуючи наші багаті набори даних, наша команда дата-сайєнтистів вирішує проблеми від безпеки до шахрайства. Ми є практичною командою, що управляє всією життєвим циклом даних: від обробки даних до балансування складності моделей та впровадження у виробництво.

Ми шукаємо досвідченого дата-сайєнтиста для виявлення та зменшення ризику та шахрайства. Якщо ви захоплені вирішенням складних проблем з безпосереднім впливом у реальному світі, ми хочемо бачити вас у нашій команді!

• Розвивати глибоке розуміння поведінки та інтуїції наших користувачів на основі даних з метою виявлення нових тенденцій шахрайства.
• Розробляти та вдосконалювати машинні моделі для виявлення ризиків і шахрайства.
• Співпрацювати з командами продуктів, ризиків, комплаєнсу та інженерії для управління повним життєвим циклом моделей від розробки та реалізації до впровадження.
• Працювати самостійно або в командах для вирішення складних проблемних завдань.
• Інновуйте та мисліть нестандартно у всіх можливих перспективах.

Обов'язкові вимоги

• Магістерський ступінь у галузі комп'ютерних наук, електротехніки/комп'ютерної інженерії, індустріального та системного інженерії, математики/статистики або суміжних технічних дисциплін.
• Володіння мовами програмування, такими як Python, R, Java або C++.
• Сильні робочі знання машинного навчання, включаючи класифікацію, кластеризацію та виявлення аномалій.
• Досвід у ETL, виборі ознак, оптимізації гіперпараметрів, валідації моделі та візуалізації.
• Досвід роботи з інструментами, такими як Scikit-Learn, Pandas та XGBoost.
• Досвід роботи з фреймворками для глибокого навчання, такими як TensorFlow або PyTorch.
• Глибоке розуміння та досвід роботи з алгоритмами прогностичного моделювання.
• Здатність співпрацювати з іншими командами та департаментами для надання суттєвих рішень.
• Самомотивований, незалежний учень та любить ділитися знаннями з членами команди.
• Детально орієнтований та ефективно керує часом в динамічному та швидкому середовищі.

Бажані вимоги

• Глибоке розуміння сфери шахрайства з практичними знаннями шахрайства, платежів та ризиків, особливо в технологічних продуктах.
• Останній досвід програм