数据科学家，金融犯罪筛查——巴克莱 | 诺伊达现场办公
巴克莱正在招聘数据科学家，使用 Python、SQL、统计学和机器学习，为金融犯罪筛查开发解决方案。该职位位于诺伊达和古尔冈，支持数据取证、分析、自动化、合规及利益相关者协作。
描述
- 从内部和外部系统获取并汇总数据
- 清理、重塑并准备数据集以供分析
- 构建并支持自动化数据管道
- 创建并评估统计和机器学习模型
- 开发预测模型以预判结果并发现风险与机遇
- 与业务利益相关者合作，将数据科学应用于创造业务价值
- 支持金融犯罪筛查技术服务，并提供可靠的数据取证
- 与负责交付平台能力的技术团队开展分析和开发工作
- 监督制裁政策及既定工作规范的遵循情况
- 运用统计、机器学习和分析方法解决复杂的运营及业务问题
- 开发可扩展的 Python 和 SQL 代码，用于提取、转换、分析和可视化数据
- 在 Power BI 和 Tableau 中创建仪表板、报告和可视化内容
- 为金融犯罪筛查项目提供数据取证和高级分析
- 构建、改进和维护分析及机器学习解决方案
- 处理临时分析，并向技术和非技术受众解释分析结果
- 与数据工程和技术团队合作，获取、转换并优化数据
- 参与支持集团战略的自动化、分析和人工智能计划
- 建立对金融犯罪预防控制措施、系统和运营流程的了解
- 维护与业务职能部门、高级领导及合规部门的关系
- 就复杂事项提供指导，并协助解决升级处理的问题
- 识别降低风险的措施，并制定配套政策和流程
- 管理运营风险并强化控制有效性
- 在跨职能工作的同时，负责或指导同事完成复杂任务
- 分析来自多个来源的数据，以调查并解决复杂问题
- 清晰地展示复杂或敏感信息，并影响相关利益相关者
- 在会议和现场访问中代表团队或部门
任职要求
- 数学、统计学、工程、计算机科学、数据科学或其他定量领域的学士学位或同等学历
- 具备数据科学、数据分析、机器学习和商业智能相关背景
- 具备使用 Python 和 SQL 进行数据处理、分析和解决方案开发的丰富实践经验
- 具备基于统计和机器学习方法创建及维护分析模型的经验
- 熟练使用 Power BI 和 Tableau 制作仪表板、可视化内容和业务报告
- 深入了解分析实践、探索性数据分析和有效的数据可视化
- 具备分析大型复杂数据集的经验
- 具备较强的分析和定量能力
- 具备出色的沟通和演示能力
- 了解或拥有金融犯罪运营、筛查、合规或风险管理方面的经验
- 了解端到端支付流程
- 具备数据工程、ETL、数据仓储和服务器端数据库技术的基础知识
- 拥有云分析平台和大数据技术经验者优先
- 具备较强分析、演示和沟通能力的协作型团队成员
- 能够自我驱动，并适应独立工作
- 能够承担责任并及时解决问题
- 适应力强、积极主动并热衷于解决问题
- 能够在严格管控的环境中践行巴克莱价值观
- 在复杂、高度受监管并经过审计的运营处理环境中拥有经证实的管理经验
- 能够在会议和现场访问中代表团队或部门
- 能够履行监管义务，并遵循企业风险管理框架及巴克莱内部政策