Sr. Data Scientist US A2A Payments & Open Banking

Visa ist ein weltweit führendes Unternehmen im Bereich Zahlungen und Technologie, mit über 259 Milliarden Zahlungstransaktionen, die jährlich sicher zwischen Verbrauchern, Händlern, Finanzinstituten und Regierungsbehörden in mehr als 200 Ländern und Gebieten fließen. Unsere Mission ist es, die Welt durch das innovativste, bequemste, zuverlässigste und sicherste Zahlungsnetzwerk zu verbinden, damit Einzelpersonen, Unternehmen und Volkswirtschaften gedeihen können.

Als Sr. Data Scientist berichten Sie an den Sr. Director of Data Science & Machine Learning und arbeiten mit Risiko-, Ingenieur- und Produktteams zusammen, um fortschrittliche Entscheidungstechnologien für A2A-Zahlungsrisiken bereitzustellen. Der richtige Kandidat verfügt über einen starken Hintergrund in Datenwissenschaft und maschinellem Lernen sowie nachweisliche Erfahrung im Aufbau, Training, der Implementierung und Optimierung fortschrittlicher ML-Modelle für Zahlungen.

Der erfolgreiche Kandidat hat Erfahrung im Risikomanagement für Zahlungen, vorzugsweise im Bereich Open Banking, und ein solides Verständnis von Betrugs- und Kreditrisiken. Er wird in der Lage sein, mit Produkt- und Ingenieurteams zusammenzuarbeiten, um Lösungen zu entwickeln, die eine Echtzeit-Transaktionsentscheidung ermöglichen. Diese Rolle bietet eine spannende Gelegenheit, wesentliche Beiträge zu einem strategischen Angebot für Visa zu leisten.

Verantwortlichkeiten

• Seien Sie ein kreativer Denker, der leidenschaftlich daran interessiert ist, innovative Wege zu finden, um Daten zur Risikosteuerung im Open Banking zu nutzen.
• Verwenden Sie prädiktive Modellierung und analysieren Sie Daten aus Unternehmensdatenbanken und/oder Open-Banking-Quellen, um Zahlungsausfälle zu verringern und gleichzeitig das Erlebnis für Verbraucher und Händler zu optimieren.
• Bewerten Sie die Effektivität und Genauigkeit neuer Datenquellen und Datenerhebungstechniken sowohl aus externen Daten als auch im gesamten Visa-Netzwerk.
• Extrahieren und verstehen Sie Daten, um das Verständnis von Risiken zu verbessern und Visualisierungen zu entwickeln, die Ihre komplexen Analysen einem breiten Publikum zugänglich machen.
• Tiefes Verständnis von Betrugsmustern und wie man systematisch Betrüger erkennt und stoppt.
• Entwickeln Sie Prozesse und Tools zur Überwachung und Analyse der Modellleistung und Datenqualität, einschließlich Kontrollgruppen, Ablehnungsinferenztechniken und Laufzeitanpassungen.
• Arbeiten Sie mit Produkt- und Ingenieurteams zusammen, um Verbesserungen zu identifizieren, die die Verlustexposition verringern oder das Kundenerlebnis bei A2A-Zahlungen verbessern.
• Unterstützen Sie den Vertrieb und das Account Management beratend bei der Optimierung und Kommunikation der Risikostrategien für einzelne Händler.
• Aufbau starker Beziehungen zu wichtigen Stakeholdern auf Arbeitsebene, um mit Exzellenz zu arbeiten und eng mit dem Risikoteam von Visa abzustimmen.

Qualifikationen

• 8 Jahre relevante Berufserfahrung mit einem Bachelor-Abschluss oder 5 Jahre Erfahrung mit einem fortgeschrittenen Abschluss (z.B. Master, MBA, JD, MD) oder 2 Jahre Berufserfahrung mit einem PhD.
• 9+ Jahre relevante Berufserfahrung und einen Bachelor-Abschluss oder 7 oder mehr relevante Jahre Erfahrung mit einem fortgeschrittenen Abschluss (z.B. Master, MBA, JD, MD) oder 3+ Jahre Erfahrung mit einem PhD.
• Erfahrung im Risikomanagement von Zahlungen ist sehr bevorzugt, und Erfahrung im Open Banking in Nordamerika, dem Vereinigten Königreich und/oder Europa (z.B. ACH, BACS, Faster Payments, RTP, SEPA) wäre äußerst hilfreich, wobei US-Erfahrung bevorzugt wird.
• Erfahrung mit Datenanalyse und statistischer Modellierung wie Regression, Clustertechniken, Entscheidungsbäume usw. ist erforderlich, und die Anwendung auf Zahlungs- und/oder Risikofälle ist bevorzugt.
• Hohe Kompetenz in SQL, Python, Spark/Scala und Unix/Linux-Skripten.
• Praktische Erfahrung mit Hadoop und den zugehörigen Abfrage-Engines (Hive/Impala) für die Verarbeitung großer Datenmengen.
• Fähigkeit, Modellmerkmale unter Verwendung von Open-Banking-Daten, internen Daten und/oder Drittanbieterdaten zu konstruieren, um Regeln und Modelle zu verbessern.
• Erfahrung in der Nutzung von Modellen und der Entwicklung von Merkmalen für Echtzeit-Grafikanwendungen und mit hochkomplexen Netzwerken ist sehr wünschenswert.
• Erfahrung in der Erstellung von Anforderungen in Zusammenarbeit mit Produkt- und Ingenieurteams für die Dateninfrastruktur der Datenwissenschaft, die für die Echtzeit-Transaktionsentscheidung verwendet wird.
• Komfort im Umgang mit agilen Lebenszyklen und/oder Tracking- und Prozessmanagement-Tools, z.B. JIRA.
• Gutes Geschäftswissen und Erfahrung in der Interpretation von Daten zur Ableitung von Geschäftseinblicken und zur Umsetzung von umsetzbaren Strategien.
• Teamorientierter, energischer, kooperativer, diplomatischer und flexibler Stil.
• Nachgewiesene intellektuelle und analytische Strenge mit starkem Augenmerk auf Details.

Visa ist ein EEO-Arbeitgeber. Qualifizierte Bewerber werden ohne Rücksicht auf Rasse, Hautfarbe, Religion, Geschlecht, nationale Herkunft, sexuelle Orientierung, Geschlechtsidentität, Behinderung oder geschützten Veteranenstatus berücksichtigt.