Leitdatenwissenschaft in Visa

Unternehmensbeschreibungsvisa ist weltweit führend in Zahlungen und Technologien, wobei über 259 Milliarden Zahlungen Transaktionen zwischen Verbrauchern, Händlern, Finanzinstitutionen und staatlichen Stellen in mehr als 200 Ländern und Territorien pro Jahr sicher fließen. Unsere Mission ist es, die Welt durch das innovativste, bequemste, zuverlässige und sichere Zahlungsnetzwerk zu verbinden und Einzelpersonen, Unternehmen und Volkswirtschaften zu gedeihen, während sie von einem gemeinsamen Zweck getrieben werden - alle, überall die beste Art zu bezahlen und zu bezahlt und bezahlt werden. Machen Sie einen Einfluss mit einem speziell angetriebenen Branchenführer. Besuchen Sie uns noch heute und erleben Sie das Leben bei Visa.HOB DESCHREIBUNG Um sicherzustellen, dass die Zahlungstechnologie von Visa wirklich für alle verfügbar ist, erfordert überall den Erfolg unseres Ökosystems von Schlüsselbanken, Händlern, Fintechs und Regierungen. Die Global Data Science Group unterstützt diese Partner mit unserem außerordentlich reichhaltigen Datensatz, der weltweit mehr als 3 Milliarden Karten umfasst und mehr als 100 Milliarden Transaktionen in einem einzigen Jahr erfasst. Unser Fokus liegt auf dem Aufbau kreativer Lösungen, die sich unmittelbar auf das Geschäft unserer hoch analytischen Partner auswirken. Um unsere schnell wachsende Gruppe zu unterstützen, suchen wir nach Datenwissenschaftlern, die sich ebenso leidenschaftlich für die Möglichkeit haben, die reichhaltigen Daten von Visa zu verwenden, um sinnvolle Geschäftsprobleme anzugehen. & Analytics. Als Direktor: Datenwissenschaftler sind Sie für die Entwicklung von Analysen und modellbasierten Lösungen für den Emittenten, den Erwerber, den Händler, den Fintech und die Regierungskunden von Visa verantwortlich. Ihre Modelle werden mit Herausforderungen wie Marktchancen, Prospect-Targeting, Cross Sell/Upsell, Cross-Channel-Marketing-Implementierung, Risiko, Betrug und allgemeineren Portfolio-Optimierungsprogrammen berücksichtigt. Sie sind direkt für eine begrenzte Anzahl von AD-hoc-Berichtsaktivitäten verantwortlich, um die Hauptarbeit bei der Bereitstellung deskriptiven, prädiktiven und präskriptiven analytischen Projekte zu begleiten und geeignete analytische Methoden und Techniken anzuwenden, um die Geschäftsziele des Kunden zu lösen. Die primäre Funktion dieser Rolle besteht darin, externe Kunden zu unterstützen, wobei einige Projekte der internen Kunden ausgesetzt sind Eine Vielzahl von Ländern - dient in Mitteleuropa, Mittleren Osten und Afrika (CEMEA) Geografien. Der Director of Data Science ist eine leitende Rolle des Datenwissenschaftlers im Subsahara-Afrika (SSA) Visa Consulting & Analytics Team. Als Direktor sind Sie dafür verantwortlich, die Gestaltung, Entwicklung und Implementierung von analytischen Strategien und Lösungen zu leiten. In dieser Rolle arbeiten Sie mit Visa Consulting & Analytics, Business Development, Produkt-, Finanz- und Technologieteams im gesamten Unternehmen zusammen, um Lösungen zu implementieren, die die Geschäftsleistung vorantreiben. Die Verantwortlichkeiten für die Einbringung der Unternehmen bieten die Führung strategischer und taktischer Innovationsmöglichkeiten in Bezug auf Daten und Datenbezogene Prozesse, die den faktenbasierten Entscheidungsprozess fördernES helfen dabei Um Daten- und datenbezogene Prozesse, die faktenbasierte Entscheidungsprozesse fördern, helfen bei der festen Ausrichtung und der Roadmap für die Data Science Group in Cissee-Arbeiten mit regionalen und globalen Data Science-Teams Um qualitativ hochwertige analytische Produkte und Lösungen zu entwickeln, die das Wachstum und die Geschäftsentwicklung für die Region fördern sind nicht ausreichend, um die geschäftlichen Herausforderungen zu bewältigen, direkt zu bewerten, zu führen und zu inspirieren, um die analytische Arbeit von Junior -Mitgliedern im Team zusammenzuarbeiten, um ein Ökosystem für Analytics -Technologien aufzubauen Dies unterstützt die Entwicklung fortgeschrittener Entscheidungen entwickeln, teilen und aufbauen globale Best Practices und Wissensmanagement im Team sozialisiert innovative neue Ideen und Ansätze, die skalierbar sind und die Marktnachfrage -Führungskompetenzen aufweisen, die Integrität, Reife und einen konstruktiven Ansatz für das Unternehmensprobleme für das Unternehmen zeigen und die Implementierung von Kernvisumwerten Verwenden Sie fundierte Erkenntnisse und Urteile, um fundierte Entscheidungen entsprechend der Geschäftsstrategie und den Bedürfnissen Führungsqualitäten zu treffen Geografien. Die Führung erstreckt sich auf die Fähigkeit, die Geschäftsleitung innerhalb und externe Analysegruppen zu beeinflussen, um interne Stakeholder erfolgreich zu überzeugen/zu beeinflussen, um erstklassige Solutions aufzubauen, eine hybride Position ist. Hybrid -Mitarbeiter können die Zeit zwischen Fernbedienung und Büro wechseln. Es wird erwartet, dass Mitarbeiter in hybriden Rollen 2-3 Tage in der Woche aus dem Büro arbeiten (bestimmt von Führung/Standort), wobei ein allgemeiner Wegweiser von 50% oder mehr Zeit auf der Grundlage der Geschäftsanforderungen ist. Qualificationsbasic Qualifications10 oder Mehr Jahre Berufserfahrung mit einem Bachelor -Abschluss oder mindestens 8 Jahre Berufserfahrung mit einem fortgeschrittenen Abschluss (z. B. Masters/MBA/JD/MD) oder mindestens 3 Jahre Berufserfahrung mit einem PhDPreferred Qualifications12 oder mehr Jahre Berufserfahrung mit einem Bachelor-Abschluss oder 8-10 Jahren Erfahrung mit einem fortgeschrittenen Abschluss (z. Expertise bei der Anwendung statistischer Lösungen für Geschäftsprobleme Post-Graduate-Abschluss (Masters oder PhD) in einem quantitativen Bereich wie Statistiken, Mathematik, Betrieb Forschung, Informatik, Ökonomie, Ingenieurwesen oder gleichwertiger Professionalerfahrung ergebnisorientiert mit starken Fähigkeiten zur Problemlösung und demonstrierten intellektuelle und analytische strenge, gute Geschäftssinn mit einer Erfolgsbilanz bei der Lösung von Geschäftsproblemen durch datengetriebene quantitative Methoden. Bezahlungserfahrung, EinzelhandelBanken- oder Einzelhandelshändler -Industrien werden bevorzugte teamorientierte, kollaborative, diplomatische und flexible Stile, die sehr detailliert orientiert ist. Es wird erwartet Ideen und Analysen für Stakeholder, während datengesteuerte Ergebnisse auf verschiedene Publikumsebene zugeschnitten sind Die Zahlungsmärkte rund um den Globus bevorzugten ein gutes Verständnis der Zahlungen und der Bankenbranche, einschließlich Aspekten wie Verbraucherkrediten, Verbraucheranlagen, Prepaid, Kleinunternehmen, kommerziellem, Co-Branded und Händler Gutes Wissen über Daten, Marktinformationen, Business Intelligence und KI -Dannte Tools und Technologien erleben Sie das Aufbau und die Kultivierung von Teams. Erleben Sie die Planung, Organisation und Verwaltung mehrerer großer Projekte mit vielfältigen funktionsübergreifenden Teams, die die Fähigkeit zum Lösen neuer Techniken einbeziehen können Geschäftsprobleme demonstrierte Ressourcenplanung und Lieferkenntnisse in verteilten Computerumgebungen / Big -Data -Plattformen (Hadoop, Elasticsearch usw.) sowie gemeinsame Datenbanksysteme und Wertspeicher (SQL, Hive, HBASE usw.) Fähigkeit zum Schreiben von Kratzer -Mapreduce -Jobs (SQL, Hive, HBase usw.) und fließende Flüssigkeit mit Funkenrahmen Vertrautheit mit beiden gemeinsamen Computerumgebungen (z. Linux, Shell Scripting) und häufig verwendete IDEs (Jupyter-Notebooks), starke Programmierfähigkeit in verschiedenen Programmiersprachen wie Python- und SQL-Erfahrung in der Ausarbeitung von Lösungsarchitektur-Frameworks, die auf API- und Microservices-Vertrautheit mit gemeinsamen Datenmodellierungsansätzen stützen, und die Fähigkeit zur Arbeit, zu arbeiten mit verschiedenen Datenatypen, einschließlich JSON, XML usw. Fähigkeit, Datenpipelines zu erstellen (z. B. ETL, Datenvorbereitung, Datenaggregation und -analyse) unter Verwendung von Tools wie NIFI, SQOOP, AB INITIO, Vertrautheit mit Datenlinienprozessen und Schema -Management -Tools wie AVRO -Fachkenntnissen in einigen oder allen folgenden Techniken: lineare und logistische Regression, Entscheidungsbäume, zufällige Wälder, k -Nearste Nachbarn, Markov -Kette Monte Carlo, Gibbs -Probenahme, evolutionäre Algorithmen (z. B. genetische Algorithmen, Genetik Programmierung), Support Vector -Maschinen, neuronale Netze. Starkes Verständnis in Datenarchitektur, LLM und Gen AI -Konzepten. Fachkenntnisse über fortgeschrittene Data Mining- und statistische Modellierungstechniken, einschließlich prädiktiver Modellierung (z. B. Binomial- und Multinomialregression, ANOVA), Klassifizierungstechniken (z. B. Clustering, Hauptkomponentenanalyse, Faktoranalyse), Entscheidungsbaumtechniken (z. B. Cart, Chaid) Starke Fähigkeiten des Personen/Projektmanagements und Erlebnisadditionalinformationen sind ein EEO -Arbeitgeber. Qualifizierte Bewerber erhalten die Beschäftigung ohne Rücksicht auf Rasse, Farbe, Religion, Geschlecht, nationale Herkunft, sexuelle Orientierung, Geschlechtsidentität, Behinderung oder einen geschützten Veteranenstatus. Visa wird auch für qualifizierte Bewerber mit kriminellen Bewerbern in einer Weise in Betracht gezogen, die mit den EEOC -Richtlinien und dem geltenden lokalen Recht übereinstimmt.Zeigen Sie mehr Weniger zeigen Offizielle Ebene Direktor Art der Beschäftigung Volle Zeit Jobverantwortung Beratung Industrie IT -Dienste und IT -Beratung