Visa — глобальная технологическая компания в сфере платежей, которая обслуживает потребителей, продавцов, финансовые учреждения и государственные органы через свою электронную платежную сеть. Ее платформа поддерживает кредитные, дебетовые и предоплаченные операции, а также обработку платежей, предотвращение мошенничества, обеспечение безопасности, аналитику и другие услуги для потребителей и компаний. Visa также разрабатывает современные платежные решения, включая инициативы в области коммерции с использованием искусственного интеллекта, и содействует финансовой доступности через Visa Foundation.
Старший специалист по данным: ПОД и санкционный скрининг
Разрабатывайте и совершенствуйте модели Visa для противодействия отмыванию денег и санкционного скрининга с помощью машинного обучения и нечеткого сопоставления. Повышайте качество выявления и сокращайте число ложных срабатываний при проверке глобальных платежей на соответствие требованиям.
Описание
- Анализировать большие наборы данных и преобразовывать бизнес-вопросы в практические выводы.
- Изучать структурированные и частично структурированные данные, включая имена, адреса и идентификаторы.
- Оценивать качество и полноту данных, а также их пригодность для санкционного скрининга.
- Определять и проверять признаки для сопоставления и расчета оценок.
- Работать с командами по инженерии данных над получением и преобразованием данных.
- Разрабатывать и совершенствовать основанные на правилах модели санкционного скрининга и модели с нечетким сопоставлением.
- Настраивать пороговые значения и логику оценки, чтобы повышать точность выявления и сокращать число ложных срабатываний.
- Анализировать результаты скрининга и помогать разрабатывать признаки, улучшающие качество сопоставления.
- Вести документацию по логике моделей, допущениям и изменениям, готовую к аудиту.
- Отслеживать эффективность моделей и улучшать их в соответствии с нормативными требованиями и стандартами управления модельным риском.
- Разрабатывать и проводить эксперименты для оценки эффективности моделей с использованием подходящих метрик и статистических методов.
- Координировать тестирование, валидацию, аудиты и проверки регулирующих органов с командами по комплаенсу, управлению модельным риском и технологиям.
- Проверять модели, подтверждая их точность, надежность и соответствие требованиям.
- Работать с заинтересованными сторонами из подразделений и регулируемых организаций, поддерживая практики управления модельным риском.
- Документировать архитектуру, реализацию и методологию моделей.
- Проверять отчеты по моделям и представлять выводы, аналитические наблюдения и рекомендации техническим и бизнес-заинтересованным сторонам.
- Отвечать на разовые запросы бизнес-заинтересованных сторон.
- Создавать понятные интерфейсы для конечных пользователей, приносящие измеримую пользу.
Требования
- Не менее 5 лет соответствующего опыта при наличии степени бакалавра, 2 лет при наличии ученой степени, опыт не требуется при наличии степени PhD либо не менее 8 лет соответствующего опыта.
- Степень бакалавра или магистра в области инженерии, экономики, статистики, математики или смежной технической области.
- Не менее 5 лет опыта в анализе данных, подготовке отчетности, статистическом анализе, исследованиях, интеллектуальном анализе данных, анализе тенденций или смежной области.
- Опыт разработки и внедрения моделей машинного обучения с использованием SAS, SQL, Python или R, Hive и/или Spark.
- Опыт создания прогнозных и описательных статистических моделей с применением методов ИИ и машинного обучения, таких как логистическая регрессия, случайные леса, SVM, XGBoost, CNN или RNN.
- Экспертные знания в области санкционного скрининга и сопоставления имен.
- Знание систем противодействия отмыванию денег и финансированию терроризма, а также практик комплаенса в сфере финансовых преступлений.
- Понимание глобальных санкционных режимов, включая требования OFAC, ЕС, ООН и Великобритании.
- Опыт работы с моделями, основанными на правилах, или статистическими моделями.
- Знакомство с платформами для санкционного скрининга, такими как Fircosoft, Comply, Advantage, World-Check и Actimize.
- Экспертные знания методов ИИ, включая машинное обучение, обработку естественного языка, глубокое обучение и генеративный ИИ.
- Опыт работы с библиотеками Python, такими как pandas, NumPy, Matplotlib и scikit-learn.
- Знание нечеткого сопоставления, n-грамм на основе NLP, фонетических методов, токенизации и оценки сходства.
- Уверенные навыки управления базами данных, извлечения и обработки данных.
- Умение эффективно работать в динамичной среде с высоким уровнем нагрузки в командах по всему миру.
- Готовность работать по гибкому графику с учетом разных часовых поясов.
- Отличные навыки коммуникации, делового письма и взаимодействия с заинтересованными сторонами.
Преимущества
- Гибридный формат работы.
- Гибкий график с учетом разных часовых поясов.