Visa е глобална технологична компания за разплащания, която обслужва потребители, търговци, финансови институции и правителства чрез своята електронна платежна мрежа. Нейната платформа поддържа кредитни, дебитни и предплатени транзакции, както и обработка на плащания, предотвратяване на измами, сигурност, анализи и други услуги за потребители и предприятия. Visa разработва и нови платежни решения, включително инициативи за търговия с използване на изкуствен интелект, и подкрепя финансовото приобщаване чрез фондация Visa Foundation.
Старши специалист по данни за AML и проверка за санкции
Разработвайте и усъвършенствайте моделите на Visa за борба с изпирането на пари и проверка за санкции чрез машинно обучение и приблизително съвпадение. Подобрявайте качеството на откриване и намалявайте фалшиво положителните резултати при съответствието на глобалните плащания.
Описание
- Анализирайте големи масиви от данни и превръщайте бизнес въпросите в практически приложими изводи.
- Изследвайте структурирани и полуструктурирани данни, включително имена, адреси и идентификатори.
- Оценявайте качеството, пълнотата и пригодността на данните за проверка за санкции.
- Определяйте и тествайте характеристики за съпоставяне и оценяване.
- Работете с екипите по инженеринг на данни за извличане и трансформиране на данни.
- Разработвайте и усъвършенствайте базирани на правила модели и модели с приблизително съвпадение за проверка за санкции.
- Настройвайте праговете и логиката за оценяване, за да повишите точността на откриване и да намалите фалшиво положителните резултати.
- Анализирайте резултатите от проверките и помагайте при проектирането на характеристики, които подобряват качеството на съвпаденията.
- Поддържайте документация за логиката на моделите, допусканията и промените, готова за одит.
- Следете ефективността на моделите и ги подобрявайте в съответствие с регулаторните изисквания и стандартите за управление на моделния риск.
- Проектирайте и провеждайте експерименти за оценка на ефективността на моделите чрез подходящи метрики и статистически методи.
- Координирайте тестването, валидирането, одитите и регулаторните прегледи с екипите по съответствие, управление на моделния риск и технологии.
- Валидирайте моделите, за да потвърдите тяхната точност, надеждност и съответствие.
- Работете със заинтересовани страни от бизнес звена и регулирани субекти в подкрепа на практиките за управление на моделния риск.
- Документирайте архитектурата, внедряването и методологията на моделите.
- Преглеждайте докладите за моделите и споделяйте констатации, анализи и препоръки с техническите и бизнес заинтересовани страни.
- Отговаряйте на ad hoc заявки от бизнес заинтересовани страни.
- Създавайте потребителски решения, които носят измерима стойност и остават лесни за използване.
Изисквания
- Най-малко 5 години подходящ опит при бакалавърска степен, 2 години при магистърска или друга по-висока степен, без изискване за опит при докторска степен или най-малко 8 години подходящ опит.
- Бакалавърска или магистърска степен по инженерство, икономика, статистика, математика или сродна техническа област.
- Най-малко 5 години опит в анализа на данни, изготвянето на отчети, статистическия анализ, научните изследвания, извличането на знания от данни, анализа на тенденции или сродна област.
- Опит в разработването и внедряването на модели за машинно обучение със SAS, SQL, Python или R, Hive и/или Spark.
- Опит в изграждането на предсказващи и описателни статистически модели с методи от изкуствения интелект и машинното обучение, като логистична регресия, случайни гори, SVM, XGBoost, CNN или RNN.
- Експертни познания в проверката за санкции и съпоставянето на имена.
- Познаване на рамките за борба с изпирането на пари и финансирането на тероризма и практиките за съответствие при финансови престъпления.
- Разбиране на глобалните санкционни режими, включително насоките на OFAC, ЕС, ООН и Обединеното кралство.
- Опит с базирани на правила или статистически модели.
- Познаване на платформи за проверка за санкции като Fircosoft, Comply, Advantage, World-Check и Actimize.
- Експертни познания в методите на изкуствения интелект, включително машинно обучение, обработка на естествен език, дълбоко обучение и генеративен изкуствен интелект.
- Опит с библиотеки за Python като pandas, NumPy, Matplotlib и scikit-learn.
- Познания за приблизително съвпадение, n-грами на основата на NLP, фонетика, токенизация и оценяване на сходство.
- Отлични умения за управление на бази данни, извличане на данни и манипулиране на данни.
- Способност за ефективна работа в динамична среда с високо натоварване и екипи по целия свят.
- Готовност за гъвкаво работно време в различни часови зони.
- Отлични умения за комуникация, бизнес писане и управление на взаимоотношенията със заинтересовани страни.
Придобивки
- Хибриден начин на работа.
- Гъвкаво работно време в различни часови зони.