시니어 데이터 사이언스 애널리스트, 사기 리스크
아메리칸 익스프레스에서 머신러닝 및 그래프 기반 솔루션을 구축해 결제 카드 침해를 탐지하고 사기 리스크 의사결정을 강화합니다. 침해된 카드 데이터를 분석하고 확장 가능한 의사결정 파이프라인을 개발합니다.
설명
- 카드 침해 패턴을 식별하고 의심스러운 행동을 탐지하며 리스크 의사결정을 지원하는 머신러닝 및 AI 솔루션을 구축하고 개선합니다.
- 그래프 신경망, 그래프 학습, 트랜스포머, 딥러닝 및 기타 고급 머신러닝 기법을 활용합니다.
- 대규모의 복잡하고 상호 연결된 데이터세트를 분석해 관계와 리스크 신호를 찾고 실행 가능한 비즈니스 인사이트를 도출합니다.
- 데이터 준비와 특성 엔지니어링부터 학습, 검증, 성능 모니터링까지 분석 및 모델링 파이프라인을 구축하고 최적화합니다.
- Python, PySpark, Google Cloud와 같은 클라우드 플랫폼을 사용해 확장 가능한 분석 솔루션을 만듭니다.
- 새로운 AI 및 머신러닝 기법을 평가해 모델 효과, 예측 정확도, 운영 효율성을 높입니다.
- 여러 부서의 이해관계자와 협력해 비즈니스 과제를 데이터 기반 솔루션으로 전환합니다.
- 기술 및 비기술 이해관계자에게 분석 결과, 모델 성능, 전략적 권고안을 발표합니다.
- 사례를 심층 검토해 모델 성능과 의사결정을 개선합니다.
- 분석 및 모델링 업무가 비즈니스 목표에 부합하도록 하고 각 프로젝트에서 이해관계자의 기대를 관리합니다.
- 연구 논문을 검토하고 모델 개발과 혁신을 진전시킬 활용 사례를 발굴합니다.
지원 자격
- 공인된 교육기관에서 통계학, 수학, 경제학, 공학, 경영학, 컴퓨터과학 또는 관련 정량 분야의 대학원 학위 이상을 취득해야 합니다.
- 데이터 과학, 고급 분석, 머신러닝 또는 예측 모델링 관련 경력 2~3년이 있어야 합니다.
- Python 및 PySpark 프로그래밍 역량이 뛰어나고 데이터 조작, 통계 분석, 머신러닝 모델 개발 실무 경험이 있어야 합니다.
- 머신러닝 및 딥러닝 기법을 이해하고 그래프 신경망, 그래프 알고리즘, 트랜스포머 아키텍처 또는 관련 고급 AI 기법을 접한 경험이 있어야 합니다.
- PyTorch 또는 TensorFlow와 같은 딥러닝 프레임워크 및 Google Cloud Platform과 같은 클라우드 환경에 익숙해야 합니다.
- 대규모 데이터세트, 특성 엔지니어링, 데이터 전처리, 모델 평가 경험이 있어야 합니다.
- 문제 해결 및 분석 역량이 뛰어나고 복잡한 비즈니스 요구사항을 효과적인 기술 솔루션으로 전환할 수 있어야 합니다.
- 문서와 구두로 명확하게 소통하고 다양한 이해관계자에게 분석 인사이트와 권고안을 발표할 수 있어야 합니다.
- 건전한 판단력과 협업 능력을 갖추고 역동적인 비즈니스 환경에서 수준 높은 분석 업무를 수행할 수 있어야 합니다.
- 다음 근무 시간에 근무해야 합니다: 월요일~수요일 오후 1:00~9:30, 목요일 오전 11:00~오후 7:30, 금요일 오전 8:30~오후 5:00.
복리후생
- 경쟁력 있는 기본급.
- 성과 보너스.
- 재정적 안정과 은퇴 준비 지원.
- 의료, 치과, 안과, 생명보험 및 장애 보장(근무 지역에 따라 다름).
- 직무와 비즈니스 요구에 따라 유연한 하이브리드, 사무실 근무 또는 원격 근무 방식 제공.
- 유급 육아휴직(근무 지역에 따라 다름).
- 간호사와 의사가 상주하는 전 세계 현장 웰니스 센터 무료 이용(근무 지역에 따라 다름).
- Healthy Minds 프로그램을 통한 무료 비밀 보장 상담.
- 경력 개발 및 교육 기회.
