A Visa é uma empresa global de tecnologia de pagamentos que atende consumidores, estabelecimentos comerciais, instituições financeiras e governos por meio de sua rede de pagamentos eletrônicos. Sua plataforma oferece suporte a transações de crédito, débito e pré-pagas, além de processamento de pagamentos, prevenção contra fraudes, segurança, análise de dados e outros serviços para consumidores e empresas. A Visa também desenvolve soluções de pagamento emergentes, incluindo iniciativas de comércio habilitadas por inteligência artificial, e promove a inclusão financeira por meio da Visa Foundation.
Cientista de Dados Sênior, Prevenção à Lavagem de Dinheiro e Triagem de Sanções
Desenvolva e aprimore os modelos de prevenção à lavagem de dinheiro e triagem de sanções da Visa usando aprendizado de máquina e correspondência aproximada. Melhore a qualidade da detecção e reduza falsos positivos na conformidade de pagamentos globais.
Descrição
- Analise grandes conjuntos de dados e transforme questões de negócio em conclusões práticas.
- Examine dados estruturados e semiestruturados, incluindo nomes, endereços e identificadores.
- Avalie a qualidade, a integridade e a adequação dos dados para a triagem de sanções.
- Defina e teste atributos para correspondência e pontuação.
- Trabalhe com equipes de engenharia de dados na obtenção e transformação de dados.
- Desenvolva e aprimore modelos de triagem de sanções baseados em regras e correspondência aproximada.
- Ajuste limites e lógica de pontuação para aumentar a precisão da detecção e reduzir falsos positivos.
- Analise os resultados da triagem e ajude a projetar atributos que melhorem a qualidade das correspondências.
- Mantenha documentação dos modelos, de sua lógica, premissas e alterações, pronta para auditorias.
- Acompanhe o desempenho dos modelos e faça melhorias alinhadas aos padrões regulatórios e de Gestão de Risco de Modelos.
- Projete e conduza experimentos para avaliar o desempenho dos modelos com métricas e métodos estatísticos adequados.
- Coordene testes, validações, auditorias e análises regulatórias com as equipes de Compliance, Gestão de Risco de Modelos e Tecnologia.
- Valide os modelos para confirmar sua precisão, confiabilidade e conformidade.
- Trabalhe com partes interessadas de diferentes unidades de negócio e entidades reguladas para apoiar as práticas de Gestão de Risco de Modelos.
- Documente a arquitetura, a implementação e a metodologia dos modelos.
- Analise relatórios dos modelos e compartilhe descobertas, insights e recomendações com partes interessadas técnicas e de negócio.
- Atenda a solicitações pontuais de partes interessadas do negócio.
- Crie experiências para usuários finais que proporcionem valor mensurável e sejam simples de usar.
Requisitos
- No mínimo 5 anos de experiência relevante com bacharelado, 2 anos com pós-graduação, nenhuma experiência exigida com doutorado ou no mínimo 8 anos de experiência relevante.
- Bacharelado ou mestrado em engenharia, economia, estatística, matemática ou área técnica relacionada.
- No mínimo 5 anos de experiência em análise de dados, elaboração de relatórios, análise estatística, pesquisa, mineração de dados, análise de tendências ou área relacionada.
- Experiência no desenvolvimento e na implementação de modelos de aprendizado de máquina usando SAS, SQL, Python ou R, Hive e/ou Spark.
- Experiência na criação de modelos estatísticos preditivos e descritivos com métodos de IA e aprendizado de máquina, como regressão logística, florestas aleatórias, SVMs, XGBoost, CNNs ou RNNs.
- Conhecimento especializado em triagem de sanções e correspondência de nomes.
- Conhecimento de estruturas de prevenção à lavagem de dinheiro e ao financiamento do terrorismo e de práticas de conformidade contra crimes financeiros.
- Compreensão dos regimes globais de sanções, incluindo as diretrizes da OFAC, da UE, da ONU e do Reino Unido.
- Experiência com modelos baseados em regras ou estatísticos.
- Familiaridade com plataformas de sanções como Fircosoft, Comply, Advantage, World-Check e Actimize.
- Conhecimento especializado em métodos de IA, incluindo aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural, aprendizado profundo e IA generativa.
- Experiência com bibliotecas Python como pandas, NumPy, Matplotlib e scikit-learn.
- Conhecimento de correspondência aproximada, n-gramas baseados em PLN, fonética, tokenização e pontuação de similaridade.
- Sólidas habilidades em gestão de bancos de dados, extração e manipulação de dados.
- Capacidade de trabalhar com eficiência em um ambiente dinâmico e de alta pressão, com equipes em todo o mundo.
- Disponibilidade para trabalhar em horários flexíveis entre fusos horários.
- Excelentes habilidades de comunicação, redação empresarial e gestão de partes interessadas.
Benefícios
- Modelo de trabalho híbrido.
- Horário flexível entre fusos horários.