Ang Visa ay isang pandaigdigang kompanya ng teknolohiya sa pagbabayad na bumubuo at nagpapatakbo ng imprastraktura para sa digital na komersiyo at paglilipat ng pera. Dinisenyo ang network nito upang suportahan ang ligtas, mabilis, at matatag na mga transaksiyon para sa mga mangangalakal, institusyong pampinansyal, negosyo, at mamimili sa buong mundo. Saklaw ng gawain ng kompanya ang teknolohiya sa pagbabayad, cybersecurity na pinapagana ng AI, mga inisyatiba para sa suporta ng maliliit na negosyo gaya ng Visa & Main, at mga gawaing pangkawanggawa sa pamamagitan ng Visa Foundation. Ang organisasyon ng karera ng Visa ay kumukuha ng mga talentong makatutulong sa patuloy na pagpapaunlad at seguridad ng pandaigdigang payment network nito.
Nagtapos sa Agham ng Datos – Visa, London
Bumuo ng analytics, mga predictive model, at machine learning solution para sa mga kliyente ng Visa sa buong Europa. Gawing praktikal na mga insight at oportunidad para sa komersyal na paglago ang datos ng VisaNet.
Paglalarawan
- Bumuo ng mga estratehiya at solusyon sa analytics para sa mga panlabas na kliyente ng Visa sa buong Europa.
- Gamitin ang data science upang tugunan ang mga hamong pangnegosyo ng mga kliyente.
- Makipagtulungan sa mga consultant ng VCA upang tumuklas at bumuo ng mga oportunidad sa data science na sumusuporta sa pagpapaunlad ng negosyo at paglago ng kita.
- Gamitin ang predictive modeling at machine learning upang mapahusay ang pagkuha at pagpapanatili ng kliyente, pati ang kakayahang kumita.
- Suriin ang datos ng VisaNet upang matukoy ang mga sukatan ng performance at oportunidad sa kita at gastos ng tagapag-isyu.
- Ibahagi ang mga resultang nakatuon sa negosyo sa pamamagitan ng visualization ng datos at malinaw na pagkukuwento.
- Makipagtulungan sa mga panloob at panlabas na stakeholder upang maunawaan ang mga pangangailangan at hubugin ang mga ito bilang praktikal na solusyon sa data science.
- Pangasiwaan ang ilang proyekto sa data science at itakda ang saklaw at mga pamamaraan ayon sa mga layunin at takdang panahon ng kliyente.
- Magplano at magsagawa ng mga pagsusuri gamit ang mga pamamaraang estadistikal at data mining.
- Panatilihing kumpleto at napapanahon ang dokumentasyon ng proyekto.
- Pagbutihin ang mga kasalukuyang solusyon sa pamamagitan ng pagpapakilala ng mga pamamaraan, kagamitan, at napatunayang kasanayan.
- I-automate ang mga workflow at subaybayan ang mga bagong kagamitan, software, at teknik sa data science.
- Makibahagi sa buong paghahatid ng proyekto, mula sa pangangalap ng pangangailangan ng kliyente hanggang sa paglalahad ng mga resultang maaaring aksiyunan.
- Pamahalaan ang oras sa pagitan ng coding at gawaing datos, mga talakayan tungkol sa mga kinakailangan, at mga pulong sa loob o labas ng organisasyon.
Mga Kinakailangan
- May permanenteng pahintulot na magtrabaho sa UK at ilagay ito sa CV.
- Magtatapos sa 2026 at maaaring magsimulang magtrabaho sa Enero 2026.
- May undergraduate o postgraduate degree (Master’s o Ph.D.) sa isang quantitative na larangan gaya ng statistics, mathematics, operational research, computer science, economics, o engineering, o katumbas na karanasan.
- Matatas sa Ingles.
- Mabisang makipag-usap at makahikayat.
- Interesado sa trabahong tulad ng pagkonsulta at mga proyektong direktang kaharap ang kliyente.
- Pamilyar sa mga makabagong distributed system, kabilang ang Hadoop, SQL, MLP, at Apache Spark.
- May alam sa isa o higit pang tool para sa data analytics o programming, gaya ng Python.
- Nauunawaan ang predictive modeling at mga pamamaraan ng machine learning.
Mga Benepisyo
- Kaayusan sa trabahong hybrid.
- Magtrabaho sa opisina nang hindi bababa sa tatlong araw bawat linggo.
- Makibahagi sa malakihang gawain upang harapin ang mahahalagang hamon.
- Paunlarin ang mga kasanayan at umunlad sa propesyon sa pamamagitan ng mga proyektong may malaking epekto.
- Magkaroon ng karanasan sa mga proyektong direktang kaharap ang kliyente sa kapaligirang tulad ng pagkonsulta.