Auf einen Blick
- Aufgaben: Design and deploy fraud detection models; analyze behavioral data for rapid incident response.
- Unternehmen: Robinhood is on a mission to democratize finance, focusing on the largest wealth transfer in history.
- Vorteile: 100% paid health insurance for employees, flexible benefits spending account, and performance-driven compensation.
- Weitere Informationen: This role is based in Menlo Park, requiring in-person attendance at least 3 days per week.
- Warum dieser Job: Be at the forefront of financial innovation while safeguarding users against fraud.
- Qualifikationen: 5+ years in data science with advanced proficiency in Python, SQL, and ML frameworks like XGBoost.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Schließen Sie sich uns an, um die Zukunft der Finanzen zu gestalten. Unsere Mission ist es, Finanzen für alle zu demokratisieren. Ein geschätztes Vermögen von 124 Billionen Dollar wird in den nächsten zwei Jahrzehnten an jüngere Generationen vererbt. Der größte Vermögensübergang in der Geschichte der Menschheit.
Wir bauen ein Elite-Team auf, das modernste Technologien auf die größten finanziellen Probleme der Welt anwendet. Wir suchen nach mutigen Denkern, scharfen Problemlösern und Machern, die darauf aus sind, einen Einfluss zu haben. Robinhood ist kein Ort für Selbstzufriedenheit; hier leisten ehrgeizige Menschen die beste Arbeit ihrer Karriere. Wir sind ein leistungsstarkes, schnelllebiges Team mit Ethik im Zentrum unseres Handelns. Die Erwartungen sind hoch, ebenso wie die Belohnungen.
Das Fraud Data Science-Team schützt Robinhood und seine Kunden, indem es Betrug und Missbrauch auf unserer Plattform erkennt und verhindert. Wir nutzen maschinelles Lernen und Analytik, um böswilliges Verhalten in Echtzeit zu bekämpfen und eine sichere und vertrauenswürdige Erfahrung für alle Nutzer zu unterstützen. Unsere Arbeit hat direkte Auswirkungen auf die Sicherheit der Kunden, die Risikoposition des Unternehmens und die Einhaltung von Vorschriften.
Als Senior Data Scientist im Fraud-Team sind Sie verantwortlich für das Design und die Implementierung von ML-Lösungen, die verdächtige Aktivitäten proaktiv aufdecken, finanzielle Verluste reduzieren und die Präzision der Betrugserkennung verbessern. Sie arbeiten eng mit Ingenieuren, Produktmanagern, Risiko- und Compliance-Partnern zusammen, um die Systemarchitektur zu beeinflussen, Richtlinien durch Daten zu gestalten und die Sicherheit und Integrität unserer Plattform zu verbessern. Diese Rolle ist in unserem Büro in Menlo Park angesiedelt, wobei eine persönliche Anwesenheit von mindestens 3 Tagen pro Woche erwartet wird.
Was Sie tun werden:
- Design und Implementierung von Betrugserkennungsmodellen zum Schutz der Robinhood-Nutzer und -Vermögenswerte in Echtzeit.
- Analyse von Verhaltensdaten zur Aufdeckung neuer Betrugsvektoren und Unterstützung einer schnellen Reaktion auf Vorfälle.
- Entwicklung robuster Datenpipelines und Überwachungssysteme zur Gewährleistung der Modellgenauigkeit und -zuverlässigkeit.
- Partnerschaft mit Ingenieur- und Produktteams zur Implementierung von Sicherheitsmaßnahmen und benutzerorientierten Funktionen.
- Leitung der Experimentierstrategie und Beitrag zur langfristigen Betrugspräventions-Roadmap.
Was Sie mitbringen:
- 5+ Jahre Erfahrung in der Datenwissenschaft oder angewandtem ML, mit Schwerpunkt auf Betrugserkennung oder Risikominderung.
- Fortgeschrittene Kenntnisse in Python und SQL; Erfahrung mit ML-Frameworks wie XGBoost, LightGBM oder TensorFlow.
- Starke statistische Fähigkeiten mit Erfahrung in Anomalieerkennung, Mustererkennung und A/B-Tests.
- Exzellente Kommunikationsfähigkeiten und die Fähigkeit, Entscheidungsprozesse bei technischen und nicht-technischen Zielgruppen zu beeinflussen.
- Eine kollaborative Denkweise und einen proaktiven Ansatz zur Bewältigung von Unklarheiten in schnelllebigen Umgebungen.
Was wir bieten:
- Herausfordernde, wirkungsvolle Arbeit zur Förderung Ihrer Karriere.
- Leistungsorientierte Vergütung mit Multiplikatoren für überdurchschnittliche Leistungen, Bonusprogramme, Eigenkapitalbeteiligung und 401(k)-Matching.
- Best-in-Class-Leistungen zur Unterstützung Ihrer Arbeit, einschließlich 100% bezahlter Krankenversicherung für Mitarbeiter mit 90% Deckung für Angehörige.
- Lebensstil-Wallet: ein hochflexibles Ausgaben-Konto für Wellness, Lernen und mehr.
- Arbeitgeberfinanzierte Lebens- und Invaliditätsversicherung, Fruchtbarkeitsleistungen und psychische Gesundheitsleistungen.
- Freizeit zur Erholung, einschließlich Unternehmensfeiertagen, bezahltem Urlaub, Krankheitsurlaub, Elternzeit und mehr!
- Außergewöhnliches Büroerlebnis mit Catering-Mahlzeiten, Veranstaltungen und komfortablen Arbeitsbereichen.
Senior Data Scientist, Fraud Arbeitgeber: Robinhood
Join Robinhood in Menlo Park, where you’ll work on high-impact projects with an elite team. Enjoy exceptional benefits like 100% paid health insurance and a lifestyle wallet for wellness and learning.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Data Scientist, Fraud erhalten könnten
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei Robinhood zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior Data Scientist, Fraud mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Senior Data Scientist, Fraud bei Robinhood gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Robinhood vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für Robinhood entscheidend sein!
