E
Experian сотрудничает с известными брендами в сфере цифрового опыта, технологий и трансформации бизнеса. Компания объединяет анализ клиентских данных, продуктовую стратегию, гибкие технологические решения, искусственный интеллект, облачную архитектуру и управление проектами, помогая организациям улучшать взаимодействие с клиентами и оптимизировать операционные процессы. Широкая технологическая и консалтинговая специализация компании может заинтересовать специалистов, рассматривающих роли в области цифровой трансформации, маркетинга, логистики и смежных бизнес-сервисов.
Ведущий специалист по данным: выявление мошенничества и оценка рисков в Experian (удалённо, США)
Разработка и оценка моделей машинного обучения и прогностических признаков для выявления мошенничества и рисков, связанных с личностью, в Experian. В работе используются Python и PySpark; модели применяются в пакетных, ретроспективных и оперативных системах принятия решений.
Описание
- Анализировать большие наборы данных и формировать метки мошенничества на основе исследовательского анализа.
- Выявлять схемы мошенничества, методы атак и поведенческие сигналы.
- Преобразовывать неясные задачи в области мошенничества и рисков в гипотезы, планы анализа, спецификации моделей и измеримые критерии успеха.
- Создавать модели машинного обучения для выявления мошенничества при открытии счетов, захвата счетов и рисков, связанных с личностью.
- Оценивать модели по ROC/AUC, KS, Gini, точности и полноте, выявлению мошенничества, ложным срабатываниям, неудобствам для клиентов и предотвращённым потерям.
- Создавать и проверять прогностические признаки на основе данных о личности, транзакциях, кредитной истории, устройствах, поведении, времени, частоте операций, сетях и из сторонних источников.
- Писать эффективный, хорошо протестированный код на Python и PySpark.
- Работать с командами над внедрением моделей и признаков в пакетные, ретроспективные или оперативные системы принятия решений.
- Отслеживать качество признаков, эффективность моделей, изменения состава популяции и изменения схем мошенничества.
- Представлять результаты анализа поведения моделей, компромиссов, рисков и рекомендаций.
- Соблюдать стандарты конфиденциальности данных, документирования, объяснимости, валидации и управления.
- Подчиняться старшему менеджеру по аналитике мошенничества.
- Сотрудничать со старшими специалистами по данным и инженерами на всех этапах: от постановки задачи до разработки признаков, экспериментов и внедрения.
Требования
- Не менее трёх лет опыта в области анализа данных, машинного обучения, статистического моделирования или смежной количественной сфере.
- Степень бакалавра или более высокая степень в области информатики, статистики, инженерного дела, анализа данных или другой количественной дисциплины.
- Практический опыт разработки моделей для выявления мошенничества, рисков идентификации личности, кредитных рисков, финансовых преступлений или других рисков, связанных с противодействием.
- Опыт создания эффективных признаков для выявления мошенничества.
- Уверенное владение Python и PySpark.
- Опыт написания модульного, протестированного кода для больших наборов данных и распределённых или облачных систем обработки данных.
- Опыт работы с pandas, NumPy, scikit-learn, XGBoost, TensorFlow или аналогичными инструментами.
- Знание методов обучения с учителем, оценки моделей, отбора признаков, статистического вывода, экспериментирования и калибровки моделей.
- Опыт работы с несбалансированными классами, запаздывающими или неполными метками, меняющимися схемами атак и дрейфом моделей.
- Опыт внедрения моделей в продуктивную среду, выходящий за рамки этапа экспериментов.
- Соответствие применимым требованиям США к разрешению на работу и трудоустройству.
Преимущества
- Конкурентоспособный пакет вознаграждения и бонусная программа.
- Медицинское, стоматологическое страхование и страхование зрения, а также пенсионный план 401(k) с доплатами работодателя.
- Гибкие варианты работы: удалённо, в гибридном формате или в офисе.
- Гибкий отпуск, включая время для волонтёрства, отпуск, больничный и 12 оплачиваемых праздничных дней.
- Комплексный пакет льгот.
- Возможность получать переменную часть вознаграждения.
- Инклюзивная культура, ориентированная на значимую цель.
- Поддержка и адаптация для людей с инвалидностью или особыми потребностями.