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Visa ist ein globales Technologieunternehmen für den Zahlungsverkehr. Über sein elektronisches Zahlungsnetzwerk verbindet Visa Verbraucher, Händler, Finanzinstitute und Regierungen. Die Plattform unterstützt Kredit-, Debit- und Prepaid-Transaktionen sowie Zahlungsabwicklung, Betrugsprävention, Sicherheit, Analysen und weitere Dienstleistungen für Verbraucher und Unternehmen. Darüber hinaus entwickelt Visa innovative Zahlungslösungen, darunter Initiativen für KI-gestützten Handel, und fördert mit der Visa Foundation die finanzielle Inklusion.
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Senior Data Scientist für AML- und Sanktionsscreening

Entwickeln und verfeinern Sie Machine-Learning- und Fuzzy-Matching-Modelle zur Bekämpfung von Geldwäsche und für das Sanktionsscreening bei Visa. Verbessern Sie die Erkennungsqualität und reduzieren Sie Fehlalarme bei der Compliance globaler Zahlungen.

INIndienHybridVollzeitSeniorErforderliche Sprache: EnglischDatenwissenschaftler
NumpyPandasPythonScikit-LearnSparkSQL

Beschreibung

  • Analysieren Sie große Datensätze und leiten Sie aus geschäftlichen Fragestellungen umsetzbare Erkenntnisse ab.
  • Untersuchen Sie strukturierte und semi-strukturierte Daten, darunter Namen, Adressen und Kennungen.
  • Bewerten Sie Datenqualität, Vollständigkeit und Eignung für das Sanktionsscreening.
  • Definieren und testen Sie Merkmale für das Matching und die Bewertung.
  • Arbeiten Sie mit Data-Engineering-Teams an der Datenbeschaffung und -transformation.
  • Entwickeln und verbessern Sie regelbasierte Sanktionsscreening-Modelle und Modelle mit Fuzzy Matching.
  • Passen Sie Schwellenwerte und Bewertungslogik an, um die Erkennungsgenauigkeit zu erhöhen und Fehlalarme zu reduzieren.
  • Analysieren Sie Screening-Ergebnisse und wirken Sie an Merkmalen mit, die die Match-Qualität verbessern.
  • Führen Sie prüfungsgerechte Dokumentationen zur Modelllogik, zu Annahmen und Änderungen.
  • Überwachen Sie die Modellleistung und nehmen Sie Verbesserungen im Einklang mit regulatorischen Vorgaben und den Standards des Model Risk Managements vor.
  • Konzipieren und führen Sie Experimente durch, um die Modellleistung anhand geeigneter Kennzahlen und statistischer Methoden zu bewerten.
  • Koordinieren Sie Tests, Validierungen, Audits und aufsichtsrechtliche Prüfungen mit den Teams für Compliance, Model Risk Management und Technologie.
  • Validieren Sie Modelle, um ihre Genauigkeit, Zuverlässigkeit und Regelkonformität sicherzustellen.
  • Arbeiten Sie mit Beteiligten aus verschiedenen Geschäftsbereichen und regulierten Einheiten zusammen, um Praktiken des Model Risk Managements zu unterstützen.
  • Dokumentieren Sie Modellarchitektur, Implementierung und Methodik.
  • Prüfen Sie Modellberichte und teilen Sie Erkenntnisse, Analysen und Empfehlungen mit technischen und geschäftlichen Stakeholdern.
  • Bearbeiten Sie Ad-hoc-Anfragen von Stakeholdern aus dem Geschäftsbereich.
  • Gestalten Sie Endnutzererlebnisse, die messbaren Mehrwert bieten und zugleich einfach zu bedienen sind.

Anforderungen

  • Mindestens 5 Jahre einschlägige Berufserfahrung mit Bachelorabschluss, 2 Jahre mit einem weiterführenden Abschluss, keine Berufserfahrung mit Promotion oder mindestens 8 Jahre einschlägige Berufserfahrung.
  • Bachelor- oder Masterabschluss in Ingenieurwesen, Wirtschaftswissenschaften, Statistik, Mathematik oder einem verwandten technischen Fachgebiet.
  • Mindestens 5 Jahre Erfahrung in Datenanalyse, Reporting, statistischer Analyse, Forschung, Data Mining, Trendanalyse oder einem verwandten Bereich.
  • Erfahrung in der Entwicklung und Implementierung von Machine-Learning-Modellen mit SAS, SQL, Python oder R, Hive und/oder Spark.
  • Erfahrung mit dem Aufbau prädiktiver und deskriptiver statistischer Modelle mithilfe von KI- und Machine-Learning-Verfahren wie logistischer Regression, Random Forests, SVMs, XGBoost, CNNs oder RNNs.
  • Fundierte Kenntnisse im Sanktionsscreening und im Namensabgleich.
  • Kenntnisse der Rahmenwerke zur Bekämpfung von Geldwäsche und Terrorismusfinanzierung sowie der Compliance-Praktiken im Bereich Finanzkriminalität.
  • Verständnis globaler Sanktionsregime, darunter die Vorgaben von OFAC, EU, UN und Großbritannien.
  • Erfahrung mit regelbasierten oder statistischen Modellen.
  • Vertrautheit mit Sanktionsplattformen wie Fircosoft, Comply, Advantage, World-Check und Actimize.
  • Fundierte Kenntnisse von KI-Verfahren, darunter Machine Learning, Natural Language Processing, Deep Learning und generative KI.
  • Erfahrung mit Python-Bibliotheken wie pandas, NumPy, Matplotlib und scikit-learn.
  • Kenntnisse in Fuzzy Matching, NLP-basierten n-Grammen, Phonetik, Tokenisierung und Ähnlichkeitsbewertung.
  • Ausgeprägte Kenntnisse in Datenbankverwaltung, Datenextraktion und Datenbearbeitung.
  • Fähigkeit, in einem schnelllebigen Umfeld mit hohem Arbeitsdruck und in global verteilten Teams effektiv zu arbeiten.
  • Bereitschaft zu flexiblen Arbeitszeiten über verschiedene Zeitzonen hinweg.
  • Ausgezeichnete Kommunikations-, Geschäftsschreib- und Stakeholder-Management-Fähigkeiten.

Zusatzleistungen

  • Hybrides Arbeitsmodell.
  • Flexible Arbeitszeiten über verschiedene Zeitzonen hinweg.

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