Ang Navy Federal Credit Union ay isang institusyong pinansyal na pagmamay-ari ng mga miyembro at naglilingkod sa mahigit 14 milyong miyembro, pangunahin mula sa Sandatahang Lakas, Kagawaran ng Depensa, mga komunidad ng beterano, at kanilang mga pamilya. Bilang pinakamalaking credit union sa mundo, nagbibigay ito ng mga serbisyong pampinansyal at pagbabangko sa pamamagitan ng mahigit 24,000 empleyado sa iba’t ibang campus at higit 360 sangay. Sinusuportahan ng mga oportunidad sa karera nito ang misyon ng organisasyon na maghatid ng de-kalidad na serbisyo sa mga miyembro, na may pagpapahalaga sa makabuluhang karanasan sa trabaho at mapagkumpitensyang benepisyo para sa mga empleyado.
Senior Data Scientist, Pagpepresyo ng Auto Loan – Navy Federal Credit Union (Hybrid)
Bumuo ng mga predictive model, estratehiya sa pagpepresyo, at pagsusuri sa optimization para sa auto-lending portfolio ng Navy Federal Credit Union. Isalin ang advanced analytics sa mga desisyon sa pagpepresyo, eksperimento, at pagpapahusay ng performance ng portfolio.
Estados Unidos
Virginia$113,300 – $155,850 / taon
HybridFull-timeSeniorKinakailangang Wika: InglesSiyentipiko ng datosPaglalarawan
- Bumuo at magsuri ng mga predictive model at advanced algorithm
- Kumuha ng actionable insight mula sa malawak na data at metadata gamit ang angkop na analytical method at teknolohiya
- Bumuo at magsuri ng mga hypothesis, pagkatapos ay bigyang-kahulugan ang mga resulta ng model at test
- Lumikha ng software, algorithm, at automated workflow na katamtaman ang pagiging kumplikado
- Gamitin ang modeling at trend analysis upang makalikha ng business insight
- Linangin ang kaalaman sa mga prinsipyo ng ethical AI at pinakamahuhusay na kagawian sa industriya
- Ipakita ang data gamit ang mga chart, table, at iba pang format na sumusuporta sa pagpapasya
- Magtatag ng epektibong pakikipagtulungan sa mga kasamahan at subject-matter expert
- Pamahalaan ang maliliit na proyekto at business initiative
- Ipaliwanag ang mga estratehiya sa pagpepresyo at analytical method sa mga stakeholder gamit ang praktikal na termino sa negosyo
- Pangasiwaan ang price-policy governance at performance ng portfolio sa pamamagitan ng regular na pagsusuri, monitoring, at optimization
- Bumuo at pagbutihin ang mga framework sa pagpepresyo ng Auto Lending gamit ang predictive modeling, advanced analytics, at optimization method
- Pangunahan ang mga eksperimento sa pagpepresyo at test-and-learn program na nakatuon sa gawi ng borrower at elasticity ng presyo
- Bumuo ng kadalubhasaan sa Direct at Indirect Auto Lending sa pamamagitan ng competitive research, market intelligence, at pagsusuri ng bureau data
Mga Kinakailangan
- 3–5 taong karanasan sa pagsasagawa ng exploratory data analysis
- Pangunahing pag-unawa sa operasyon ng negosyo at mas malawak na operating environment
- Kaalaman sa mga konsepto at pamamaraan ng estadistika
- Kahusayan sa programming, data modeling, simulation, at advanced mathematics
- Karanasan sa SQL, R, Python, Hadoop, SAS, SPSS, Scala, AWS, at Databricks
- Pag-unawa sa pagsasagawa ng end-to-end na model lifecycle
- Kakayahang magsulat ng teknikal na dokumentasyon
- Malakas na kasanayan sa data storytelling at teknikal na presentasyon
- Kakayahan sa pananaliksik
- Praktikal na kaalaman sa mga procedure, instruction, at validation method
- Karanasan sa pagbuo ng mga model
- Kasanayan sa kritikal na pag-iisip
- Sariling direksyon sa trabaho na sinusuportahan ng mahusay na pagpapasya
- Karanasan sa big data analysis, coding, project management, at technical writing
- Kakayahang lumutas ng problema
- Bachelor’s degree sa Data Science, Statistics, Mathematics, Computer Science, Engineering, o katumbas na quantitative discipline
- Dapat awtorisadong magtrabaho sa United States nang walang kasalukuyan o hinaharap na sponsorship
Mga Benepisyo
- Mapagkumpitensyang kompensasyon
- Malawak na benepisyo at perk para sa empleyado
- Kwalipikado para sa employee referral program