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Experian arbeitet mit renommierten Marken in den Bereichen digitale Erlebnisse, Technologie und Unternehmenstransformation zusammen. Die Arbeit verbindet Kundenverständnis, Produktstrategie, agile Technologielösungen, künstliche Intelligenz, Cloud-Architektur und Projektmanagement, um Unternehmen dabei zu unterstützen, Kundenerlebnisse zu verbessern und Abläufe effizienter zu gestalten. Der breit gefächerte Technologie- und Beratungsfokus des Unternehmens kann für Fachkräfte interessant sein, die sich für Tätigkeiten in den Bereichen digitale Transformation, Marketing, Logistik und verwandte Unternehmensdienstleistungen interessieren.
Expert Data Scientist für Betrugserkennung und Betrugsrisiken bei Experian (Remote, USA)
Entwickeln und bewerten Sie Machine-Learning-Modelle und Prognosemerkmale zur Erkennung von Betrug und Identitätsrisiken bei Experian. Die Rolle nutzt Python und PySpark und unterstützt den Einsatz in Batch-, retrospektiven und Echtzeit-Entscheidungssystemen.
Vereinigte Staaten103.669 $ – 179.693 $ / Jahr
RemoteVollzeitMittlere StufeSeniorErforderliche Sprache: EnglischDatenwissenschaftlerBeschreibung
- Große Datensätze analysieren und durch explorative Analysen Betrugskennzeichnungen erstellen
- Betrugsmuster, Angriffstechniken und Verhaltenssignale identifizieren
- Unklare Betrugs- und Risikoprobleme in Hypothesen, Analysepläne, Modellspezifikationen und messbare Erfolgskriterien überführen
- Machine-Learning-Modelle zur Erkennung von Betrug bei Kontoeröffnungen, Kontoübernahmen und Identitätsrisiken entwickeln
- Modelle anhand von ROC/AUC, KS, Gini, Präzision und Recall, erkannten Betrugsfällen, falsch positiven Ergebnissen, Kundenbeeinträchtigungen und verhinderten Verlusten bewerten
- Prognosemerkmale aus Identitäts-, Transaktions-, Kredithistorien-, Geräte-, Verhaltens-, Zeit-, Geschwindigkeits-, Netzwerk- und Drittanbieterdaten erstellen und validieren
- Effizienten, gut getesteten Python- und PySpark-Code schreiben
- Mit Teams zusammenarbeiten, um Modelle und Merkmale in Batch-, retrospektiven oder Echtzeit-Entscheidungssystemen einzusetzen
- Merkmalsqualität, Modellleistung, Verschiebungen in der Population und Veränderungen der Betrugsmuster überwachen
- Analysen zum Modellverhalten, zu Zielkonflikten, Risiken und Empfehlungen präsentieren
- Standards zu Datenschutz, Dokumentation, Erklärbarkeit, Validierung und Governance einhalten
- An die Senior Managerin oder den Senior Manager für Betrugsanalytik berichten
- Mit erfahrenen Data Scientists und Engineers von der Problemdefinition über Feature Engineering und Experimente bis zur Bereitstellung zusammenarbeiten
Anforderungen
- Mindestens drei Jahre Berufserfahrung in Data Science, Machine Learning, statistischer Modellierung oder einem verwandten quantitativen Fachgebiet
- Bachelor- oder höherer Abschluss in Informatik, Statistik, Ingenieurwesen, Data Science oder einer anderen quantitativen Disziplin
- Praktische Erfahrung mit der Entwicklung von Modellen zur Betrugserkennung, für Identitätsrisiken, Kreditrisiken, Finanzkriminalität oder andere gegnerische Risiken
- Erfahrung mit der Entwicklung nützlicher Merkmale zur Betrugserkennung
- Sehr gute Kenntnisse in Python und PySpark
- Erfahrung mit dem Schreiben modularen, getesteten Codes für große Datensätze und verteilte oder cloudbasierte Datensysteme
- Erfahrung mit pandas, NumPy, scikit-learn, XGBoost, TensorFlow oder vergleichbaren Werkzeugen
- Kenntnisse in überwachtem Lernen, Modellbewertung, Merkmalsauswahl, statistischer Inferenz, Experimenten und Modellkalibrierung
- Erfahrung im Umgang mit unausgewogenen Klassen, verzögerten oder unvollständigen Kennzeichnungen, sich ändernden Angriffsmustern und Modelldrift
- Erfahrung mit der Bereitstellung von Modellen im Produktivbetrieb über die Experimentierphase hinaus
- Erfüllung der geltenden US-amerikanischen Arbeitsberechtigungs- und Beschäftigungsanforderungen
Zusatzleistungen
- Wettbewerbsfähiges Vergütungspaket und Bonusplan
- Kranken-, Zahn- und Augenversicherung sowie ein 401(k)-Plan mit Arbeitgeberzuschuss
- Flexible Arbeitsmöglichkeiten, darunter Remote-, Hybrid- oder Büroarbeit
- Flexible freie Tage, darunter Freistellung für ehrenamtliche Arbeit, Urlaub, Krankheitsurlaub und 12 bezahlte Feiertage
- Umfassendes Leistungspaket
- Möglichkeit einer variablen Vergütung
- Inklusive, sinnstiftende Unternehmenskultur
- Unterstützung bei Behinderungen oder besonderen Bedürfnissen