Visa je globalna tehnološka tvrtka za plaćanja koja putem svoje elektroničke platne mreže opslužuje potrošače, trgovce, financijske institucije i vlade. Njezina platforma podržava kreditne, debitne i unaprijed plaćene transakcije, kao i obradu plaćanja, sprječavanje prijevara, sigurnost, analitiku i druge usluge za potrošače i poduzeća. Visa također razvija nova platna rješenja, uključujući inicijative za trgovinu uz primjenu umjetne inteligencije, te putem zaklade Visa Foundation podržava financijsku uključenost.
Viši podatkovni znanstvenik za AML i provjeru sankcija
Razvijajte i unapređujte Visine modele za sprječavanje pranja novca i provjeru sankcija primjenom strojnog učenja i približnog podudaranja. Poboljšajte kvalitetu otkrivanja i smanjite broj lažno pozitivnih rezultata u usklađenosti globalnih plaćanja.
Opis
- Analizirajte velike skupove podataka i pretvarajte poslovna pitanja u konkretne nalaze.
- Ispitujte strukturirane i polustrukturirane podatke, uključujući imena, adrese i identifikatore.
- Procjenjujte kvalitetu, potpunost i prikladnost podataka za provjeru sankcija.
- Definirajte i testirajte značajke za podudaranje i bodovanje.
- Surađujte s timovima za podatkovno inženjerstvo na prikupljanju i transformaciji podataka.
- Razvijajte i unapređujte modele provjere sankcija temeljene na pravilima i približnom podudaranju.
- Prilagođavajte pragove i logiku bodovanja kako biste povećali točnost otkrivanja i smanjili broj lažno pozitivnih rezultata.
- Analizirajte rezultate provjere i sudjelujte u osmišljavanju značajki koje poboljšavaju kvalitetu podudaranja.
- Održavajte dokumentaciju logike modela, pretpostavki i izmjena spremnu za reviziju.
- Pratite učinkovitost modela i unapređujte ih u skladu s regulatornim zahtjevima i standardima upravljanja modelnim rizikom.
- Osmislite i provedite eksperimente za procjenu učinkovitosti modela prikladnim metrikama i statističkim metodama.
- Koordinirajte testiranje, validaciju, revizije i regulatorne preglede s timovima za usklađenost, upravljanje modelnim rizikom i tehnologiju.
- Validirajte modele kako biste potvrdili njihovu točnost, pouzdanost i usklađenost.
- Surađujte s dionicima iz poslovnih jedinica i reguliranih subjekata kako biste poduprli prakse upravljanja modelnim rizikom.
- Dokumentirajte arhitekturu, implementaciju i metodologiju modela.
- Pregledavajte izvješća o modelima i dijelite nalaze, uvide i preporuke s tehničkim i poslovnim dionicima.
- Odgovarajte na ad hoc zahtjeve poslovnih dionika.
- Izrađujte korisnička iskustva koja donose mjerljivu vrijednost i pritom ostaju jednostavna.
Zahtjevi
- Najmanje 5 godina relevantnog iskustva uz prvostupničku diplomu, 2 godine uz naprednu diplomu, bez potrebnog iskustva uz doktorat ili najmanje 8 godina relevantnog iskustva.
- Prvostupnička ili diplomska diploma iz inženjerstva, ekonomije, statistike, matematike ili srodnog tehničkog područja.
- Najmanje 5 godina iskustva u analizi podataka, izvještavanju, statističkoj analizi, istraživanju, rudarenju podataka, analizi trendova ili srodnom području.
- Iskustvo u razvoju i implementaciji modela strojnog učenja uz SAS, SQL, Python ili R, Hive i/ili Spark.
- Iskustvo u izradi prediktivnih i deskriptivnih statističkih modela metodama umjetne inteligencije i strojnog učenja, kao što su logistička regresija, slučajne šume, SVM, XGBoost, CNN ili RNN.
- Stručno znanje o provjeri sankcija i podudaranju imena.
- Poznavanje okvira za sprječavanje pranja novca i financiranja terorizma te praksi usklađenosti u području financijskog kriminala.
- Razumijevanje globalnih režima sankcija, uključujući smjernice OFAC-a, EU-a, UN-a i Ujedinjene Kraljevine.
- Iskustvo s modelima temeljenima na pravilima ili statističkim modelima.
- Poznavanje platformi za provjeru sankcija kao što su Fircosoft, Comply, Advantage, World-Check i Actimize.
- Stručno poznavanje metoda umjetne inteligencije, uključujući strojno učenje, obradu prirodnog jezika, duboko učenje i generativnu umjetnu inteligenciju.
- Iskustvo s bibliotekama za Python kao što su pandas, NumPy, Matplotlib i scikit-learn.
- Poznavanje približnog podudaranja, n-grama temeljenih na NLP-u, fonetike, tokenizacije i bodovanja sličnosti.
- Izvrsne vještine upravljanja bazama podataka, izdvajanja podataka i manipulacije podacima.
- Sposobnost učinkovitog rada u brzom i zahtjevnom okruženju s timovima diljem svijeta.
- Spremnost na fleksibilno radno vrijeme u različitim vremenskim zonama.
- Izvrsne komunikacijske vještine, vještine poslovnog pisanja i upravljanja odnosima s dionicima.
Pogodnosti
- Hibridni način rada.
- Fleksibilno radno vrijeme u različitim vremenskim zonama.