Старший менеджер - Дата-наука

Опис компанії

Visa - світовий лідер у сфері цифрових платежів, щорічно здійснюючи понад 215 мільярдів платіжних транзакцій між споживачами, торговцями, фінансовими установами та урядовими органами у понад 200 країнах і територіях. Наше завдання - з'єднувати світ через найбільш передову, зручну, надійну та безпечну платіжну мережу, дозволяючи окремим особам, підприємствам і економікам процвітати.

Приєднуючись до Visa, ви стаєте частиною культури цілеспрямованості та належності - де ваш розвиток є пріоритетом, вашу особистість вітають, і ваша робота має значення. Ми вважаємо, що економіки, які включають усіх, підвищують добробут усіх. Робота, яку ви виконуєте, буде безпосередньо впливати на мільярди людей у всьому світі, допомагаючи відкривати фінансовий доступ та уможливлювати майбутнє руху грошей.

Приєднуйтесь до Visa: Мережа, яка працює для всіх.

Опис роботи

Старший менеджер з наукових даних є ключовою роллю у ризику в команді з наукових даних Центральної Європи, Близького Сходу та Африки (CEMEA). Ми шукаємо інноваційную та аналітичну особистість, що зможе сприяти нашим стратегіям, заснованим на даних, в регіоні. У ролі менеджера з ризику від наукових даних ви будете брати участь у створенні прогнозних та рекомендаційних моделей, розробці прототипів на основі контексту та впливових сценаріїв, які просувають стратегії, засновані на даних, та рішення для клієнтів Visa. Основна роль буде зосереджена на роботі в областях кредиту, шахрайства та оперативних ризиків, глибокої аналітики ризиків, ризикового скорингу та прогнозування.

Основні обов'язки

• Робота з акцентом на розробку та впровадження передових рішень з аналітики ризиків, включаючи моделі скорингу та нескорингу. Розробити та надати потужні висновки з даних через вищую візуалізацію та створення сценаріїв

• Співпрацювати з більшою командою, що складається з менеджерів з бізнесу, консультантів та науковців з даних як з Visa, так і з організацій-клієнтів для стратегії, спільної розробки, впровадження та отримання переваг від рішень, заснованих на даних

• Співпрацювати з регіональними та глобальними командами з наукових даних для створення високоякісних аналітичних продуктів та рішень, які сприяють зростанню Visa в регіоні

• Утримувати Visa на передовій технологічного прогресу в області наукових даних, вводячи передові інструменти та методики для формування бізнес-висновків

• Здатність швидко розуміти та обробляти альтернативні/нетрадиційні джерела та платформи даних та розробляти алгоритми передбачення на базі штучного інтелекту

• Розробляти методики аналітики наступного покоління, коли існуючі інструменти та методики недостатні для вирішення бізнес-завдань

• Переглядати, керувати та надихати аналітичну роботу молодших членів команди

• Співпрацювати з внутрішніми співробітниками технологій та функцією інженерії даних, щоб найкращим чином використовувати внутрішні технологічні платформи Visa, дані та ширший екосистему Visa для підтримки технічних потреб наших клієнтів з даними

• Керувати робочим навантаженням для себе та будь-яких прямих звітів, надаючи рекомендації щодо пріоритетів для потоку проектів, щоб поліпшити ефективність процесу

• Розробляти, ділитися та створювати світові кращі практики та управління знаннями в команді

• Розповсюджувати іноваційні ідеї та підходи, які є масштабовими та мають ринковий попит

• Ініціювати внутрішні вимоги щодо управління ризиками моделей, правил аналітики Visa та глобальних стандартів конфіденційності, пов'язаних з доставкою клієнтам, щоб зберігати високо цінуване ринкове становище Visa

Це гібридна роль. Співробітники у гібридних ролях можуть розподіляти свій час між дистанційною роботою та роботою в офісі. Від них очікують, що вони будуть в офісі 2-3 фіксовані дні на тиждень (визначено керівництво/місцезнаходження), маючи на меті знаходитися в офісі 50% або більше часу залежно від бізнес-потреб.

Кваліфікація

Професійний досвід
• Мінімум 8 років досвіду застосування рішень машинного навчання до бізнес-проблем - необхідний досвід розробки та виробництва
• Ступінь магістра або доктора філософії в кількісній галузі, такій як статистика, математика, наукові дані, операційне дослідження, інформатика, економіка або інженерія
• Виняткові знання, досвід та розуміння кількісних технік (моделювання, статистика, пошук причин і наслідків тощо), застосуваних для управління ризиками, з акцентом на картки та платежі. Знайомство з ключовими показниками ризику та ефективності. Досвід роботи в одному або декількох глобальних ринків карт та платежів, зі специфічними обов'язками у платіжному та роздрібному банківському бізнесу, або роздрібних торгових галузях
• Міцне розуміння платежей та банківської галузі, включаючи вертикалі карт, такі як споживчий кредит, споживчий дебет, передоплата, малый бізнес, комерційний та спільний продукт
• Глибокі знання даних, ринкової розвідки, бізнес-інтелекту та заснованих на штучному інтелекті інструментів та технологій, з підтвердженим здатністю включати нові методики для вирішення бізнес-проблем
• Досвід планування, організації та управління кількома великими проектами з різними функціональними командами, включаючи планування ресурсів та впровадження доставки
• Досвід презентації ідей та аналізу зацікавленим сторонам, а також надання даних, заснованих на результатах, для різних рівнів аудиторії
• Розробити та інновувати моделі шахрайства з транзакціями третіх сторін за допомогою технік глибокого навчання та штучного інтелекту
• Створити нові продукти/рішення за допомогою пропрієтарних даних Visa, які можна масштабувати як локально, так і глобально
• Побудувати знання та можливості, пов'язані з консультуванням в області ризиків, створюючи роботу з ризиками наступного покоління з клієнтами Visa
• Співпрацювати з консультантами та науковцями з даних у VCA на ринку для надання консультацій, пов'язаних з ризиками
• Створити репозиторій інтелектуальної власності (IP) ризику для VCA, використовуючи знання, отримані з консультацій (наприклад, створення стандартних методів, створення бібліотеки випадків, шаблонізація програмних кодів)
• Реорганізувати та/або упакувати методики консультування з ризиками та рішення, засновані на даних, як це доречно, гарантуючи світову кращу практику та ефективність за допомогою економії масштабу
• Співпрацювати з іншими функціями Visa (наприклад, ризик, продукти) для використання існуючих продуктів/рішень з ризиками та спільного розроблення нових, використовуючи активи Visa (експертні знання, дані, можливості)
• Перевірена здатність досягати результатів у межах призначеного обсягу, термінів та бюджету
• Винятково сильні навички та досвід управління проектами
• Готовність подорожувати в межах CEMEA за короткий термін
Технічна експертиза
• Експертні знання в розподілених обчислювальних середовищах/великих платформах для даних (Hadoop, Elasticsearch тощо), а також загально відомі системи баз даних і значень (SQL, Hive, HBase тощо)
• Глибоке розуміння та досвід сучасного технологічного стеку та архітектури мікрослужб, включаючи Kotlin, Spring boot, PostgreSQL, Kafka, AWS
• Відповідний досвід інженерії неструктурованих/структурованих даних з Telco, супермаркету, соціальних медіа, онлайн-журналів, електронної комерції і т.д. бажаний
• Здатність написати роботи MapReduce з нуля та володіння спарковими рамками
• Знайомство з загальноприйнятими обчислювальними середовищами (наприклад, Linux, Shell Scripting) та широко використовуваними інтегрованими середовищами розробки (IDE) (Jupyter Notebooks), володіння технологіями та техніками SAS є бажаним
• Сильні навички програмування на різних мовах програмування, таких як Python, R, Scala, Java, Matlab, C++ і SQL
• Досвід розробки рішень для архітектури рішень, що базуються на API та мікросервісах
• Знайомство з загальноприйнятими підходами до моделювання даних та здатність працювати з різними типами даних, включаючи JSON, XML, і т.д.
• Здатність побудувати конвеєри для обробки даних (наприклад, ETL, підготовка даних, агрегація даних та аналіз) за допомогою таких інструментів, як NiFi, Sqoop, Ab Initio, знайомство з процесами процесів виходу даних та інструменти управління схемами, такі як Avro
• Знання деяких чи всіх таких технік: лінійна і логістична регресія, дерева рішень, випадкові ліси, K-найближчі сусіди, Ланцюг Монте-Карло, Вибірка Гіббса, еволюційні алгоритми (напр. генетичні алгоритми, генетичне програмування), машини опорних векторів, нейронні мережі, беггінг та бустінг-алгоритми тощо.
• Експертні знання передових методик гірничо-геологічного дослідження та статистичного моделювання, включаючи прогнозування (напр., двійкова і багатокласова регресія, ANOVA), класифікаційні техніки (напр., кластеризація, аналіз основних компонентів, факторний аналіз), техніки дерев рішень (напр., CART, CHAID)

Додаткова інформація

Visa є роботодавцем з рівними можливостями. Кваліфіковані кандидати отримають розгляд для працевлаштування незалежно від раси, кольору шкіри, релігії, статі, національного походження, сексуальної орієнтації, гендерної самоідентифікації, інвалідності або статусу захищеного ветерана. Visa також буде розглядати для працевлаштування кандидатів з урахуванням кримінальної історії в спосіб, що відповідає настановам EEOC та відповідному місцевому законодавству.