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Experianは、デジタル体験、テクノロジー、ビジネス変革の分野で、著名なブランドと協力しています。顧客インサイト、製品戦略、アジャイルな技術ソリューション、AI、クラウドアーキテクチャ、プロジェクト管理を組み合わせ、組織の顧客体験の向上と業務の効率化を支援しています。幅広いテクノロジーおよびコンサルティング分野に取り組む同社は、デジタルトランスフォーメーション、マーケティング、物流、その他の関連ビジネスサービスの職種に関心を持つプロフェッショナルにとって魅力的な選択肢となる可能性があります。
Experian シニアデータサイエンティスト、不正リスク検知（米国リモート）
Experianで機械学習モデルと予測特徴量を構築・評価し、不正やIDリスクを検知します。 PythonとPySparkを使用し、バッチ、過去データ分析、リアルタイムの意思決定システムへの展開を支援します。
仕事内容
- 探索的分析を通じて大規模データセットを分析し、不正ラベルを作成する
- 不正のパターン、攻撃手法、行動シグナルを特定する
- 曖昧な不正・リスク課題を仮説、分析計画、モデル仕様、測定可能な成功基準に落とし込む
- 口座開設時の不正、アカウント乗っ取り、IDリスクを検知する機械学習モデルを構築する
- ROC/AUC、KS、Gini、適合率・再現率、不正捕捉率、誤検知、顧客への負担、損失防止額を用いてモデルを評価する
- ID、取引、信用履歴、デバイス、行動、時間、頻度、ネットワーク、サードパーティのデータから予測特徴量を作成・検証する
- 効率的で十分にテストされたPythonおよびPySparkコードを書く
- チームと協力し、モデルと特徴量をバッチ、過去データ分析、またはリアルタイムの意思決定システムに展開する
- 特徴量の品質、モデルの性能、母集団の変化、不正パターンの変化を追跡する
- モデルの挙動、トレードオフ、リスク、推奨事項に関する分析を提示する
- データプライバシー、文書化、説明可能性、検証、ガバナンスの基準を適用する
- 不正分析担当シニアマネージャーに報告する
- シニアデータサイエンティストやエンジニアと協力し、課題の定義から特徴量エンジニアリング、実験、展開まで取り組む
応募要件
- データサイエンス、機械学習、統計モデリング、または関連する定量分野で3年以上の経験
- コンピューターサイエンス、統計学、工学、データサイエンス、またはその他の定量分野の学士号以上
- 不正検知、IDリスク、信用リスク、金融犯罪、その他の敵対的リスク向けモデルを開発した実務経験
- 有用な不正検知特徴量を作成した経験
- PythonおよびPySparkの習熟
- 大規模データセットや分散型またはクラウドのデータシステム向けに、モジュール化されテスト済みのコードを書いた経験
- pandas、NumPy、scikit-learn、XGBoost、TensorFlow、または同様のツールの使用経験
- 教師あり学習、モデル評価、特徴選択、統計的推論、実験、モデル校正に関する知識
- クラス不均衡、遅延または不完全なラベル、攻撃パターンの変化、モデルドリフトへの対応経験
- 実験段階にとどまらず、モデルを本番環境へ展開した経験
- 適用される米国の就労許可および雇用要件を満たすこと
福利厚生
- 競争力のある報酬パッケージとボーナス制度
- 医療、歯科、眼科の保険、および会社拠出マッチング付き401(k)
- リモート、ハイブリッド、オフィス勤務を含む柔軟な働き方
- ボランティア休暇、年次休暇、病気休暇、12日の有給祝日を含む柔軟な休暇制度
- 充実した福利厚生パッケージ
- 変動報酬を得られる機会
- インクルーシブで目的を重視する企業文化
- 障害や特別なニーズに応じた配慮のサポート