Директор, Data Engineering та Machine Learning Operations, Visa Predictive Models

Опис компанії

Visa - це світовий лідер у сфері цифрових платіжних транзакцій, опрацьовуючи понад 215 мільярдів платіжних транзакцій між споживачами, торговцями, фінансовими установами та державними структурами в межах понад 200 країн та територій щороку. Нашою метою є з'єднання світу через найбільш інноваційну, зручну, надійну та безпечну платіжну мережу, що дає можливість розвиватися окремим особам, бізнесу та економікам.

Приєднавшись до Visa, ви стаєте частиною культури цілісності та причетності - місця, де пріоритетом є ваш розвиток, цінується ваша особистість, і ваша робота має значення. Ми віримо, що економіка, яка включає всіх, повсюди, піднімає всіх, повсюди. Ваша робота матиме великий вплив на мільярди людей по всьому світу - допомагаючи забезпечити фінансовий доступ для майбутнього руху грошей.

Приєднуйтесь до Visa: Мережа, яка працює для всіх.

Опис посади

Резюме команди

Команда по ризиках та ідентифікації рішень (RaIS) надає послуги з управління ризиками для банків, торговців та інших платіжних мереж. Реальні відомості для управління ризиками, що генеруються за допомогою моделей машинного навчання та AI, становлять основу багатьох з цих послуг. Розроблені командою Visa Predictive Models (VPM), постійне удосконалення та ефективне впровадження цих моделей є критично важливим для нашого майбутнього успіху. Для підтримки нашого швидко розширюваного набору прогнозних моделей ми шукаємо інженерів-даних, які проникнені страстю до обробки великих обсягів даних, оптимізації процесів та уніфікації інструментів.

Опис роботи:

В цій ролі, в рамках команди VPM, ви значною мірою сприятимете розробці рішень RaIS з запобігання шахрайству. Вам доручатиметься розробка глобальної інженерної команди, зосередженої на розробці активів даних, стандартних інструментів та критичних конвеєрів даних.

Ви будете тісно співпрацювати з глобальними зацікавленими сторонами у сферах продуктів VPM, науки про дані VPM, ислідувань Visa та технологій Visa, щоб визначити вимоги команди та скласти стратегічний план. Після цього ви застосуєте своє стратегічне планування та технічне розуміння інженерії даних, інструментів та архітектури даних, щоб розробляти та створювати рішення, викладені в нашому плані.

Ви повинні бути практичним експертом з можливістю керувати командами з інженерії даних та науки про дані у розробці ефективних рішень з інженерії даних. Крім того, ви повинні мати талант до набору кадрів і здібності до лідерства та розвитку інженерних команд.

Посада знаходиться в офісах Visa в Бангалорі, Індія.

Основні функції:

• Набрати і вдосконалити команду досвідчених інженерів, спроможних оперативно орієнтуватися в даній області.
• Створити ефективні та надійні конвеєри Spark для генерації наборів даних, необхідних для звітності, даних мартів та прогнозного моделювання.
• Розробити, впровадити та вдосконалити процеси для інженерії особливостей, операцій з даними та контролю впровадження.
• Створити і підтримувати високопродуктивні ETL процеси для створення та підтримки магазинів особливостей для сприяння прогнозному моделюванню.
• Допомогти зі створенням та впровадженням коду підприємницької оцінки, при необхідності.
• Розробити процеси для перегляду конвеєрів впровадження, створити тестові випадки, контролювати, сповіщати та підтримувати актуальну документацію.
• Співпрацювати з командами науки про дані для розробки ефективних та конфігуруємих конвеєрів оновлення моделей, щоб прискорити розробку моделей і впровадження.
• Встановити відносини та сприяти співпраці з різними технологічними командами для надання та отримання відгуків, спрямованих на поліпшення MLOps.
• Визначити і створити технічну / документацію по даних та мати досвід роботи з системами контролю версій коду (наприклад, git). Забезпечити точність, цілісність та послідовність даних.

Ця посада є гібридною. Гібридні співробітники мають можливість поєднувати роботу вдома та в офісі. Обов'язково відвідувати офіс 2-3 обраних дні на тиждень (як вирішено керівництвом / сайтом), з загальним очікуванням перебування в офісі 50% або більше часу, в залежності від бізнес-потреб.

Кваліфікація

Базові кваліфікаційні вимоги
• 12+ років роботи з вищою освітою або 10+ років роботи з магістратурою або кандидатською у галузі аналітики, такої як комп'ютерні науки, статистика, фінанси, економіка або відповідна галузь.
• Практичні знання про екосистему Hadoop та пов'язані з нею технології (наприклад, HDFS, MapReduce, YARN, Spark, Kafka, MLlib, GraphX, iPython, sci-kit, Pandas і т.д.)

Бажані кваліфікації:
• 12+ років відповідного досвіду роботи з вищою освітою, спеціалізованою у галузі комп'ютерних наук, інформаційних наук, статистики, інженерії даних та аналітики, або відповідна галузь.
• Значний досвід роботи з глобальними командами та компаніями зі списку Fortune 500, що очолюють впровадження великомасштабних даних та інженерних рішень.
• Практичний досвід роботи з обробкою великомасштабних даних, їх обробкою та зберіганням в екосистемі Hadoop.
• Досвід керування командами, що впроваджують конвеєри ETL в Spark, Python, Scala, HIVE або Kafka для обробки транзакційних та рахункових даних.
• Досвід роботи зі складними, великомасштабними, багатовимірними даними та моделями машинного навчання на основі неструктурованих, структурованих та потокових наборів даних.
• Знайомство з інструментами планування (Airflow, Control-M) та створенням робочих потоків обробки даних.
• Глибоке розуміння розробки та впровадження аспектів ML/AI, особливо коли йдеться про обробку даних в масштабі мільярдів. Здатність приймати масштабовані моделі та впроваджувати їх з необхідною конфігурацією та налаштуваннями, водночас підтримуючи продуктивність моделі.
• Демонстраційні лідерські здібності до розуміння та використання наявних технологій, одночасно пропонуючи рекомендації та ідеї щодо можливостей поліпшення.
• Глибоке розуміння процесів MLOps, включаючи здатність побудови та інтеграції коду в рамках встановленого фреймворку CI / CD.
• Досвід створення / підтримки продуктивного програмного забезпечення / систем та демонстраційна здатність ідентифікації і вирішення проблем продуктивності для виробничих систем.
• Сильні письмові, усні та міжособистісні навички, необхідні для ефективного обміну технічними інноваціями та рекомендаціями з бізнес-клієнтами та керівництвом.
• Досвід роботи з технологічними та бізнес-командами з ініціативами управління даними, якість даних та архітектуру даних.

Додаткова інформація

Visa - це роботодавець, який допомагає всім отримати рівні можливості. Всі кваліфіковані кандидати отримають розгляд на роботу без дискримінації за расу, колір шкіри, релігію, стать, національне походження, сексуальну орієнтацію, ідентичність статі, інвалідність або статус ветерана. Visa також розгляне для зарахування на роботу кандидатів з кримінальною історією відповідно до керівництва EEOC та відповідного місцевого законодавства.