Lead Data Science w Visa

Opis firmy Visa jest światowym liderem w dziedzinie płatności i technologii, z ponad 259 miliardami transakcji płatniczych płynących bezpiecznie między konsumentami, kupcami, instytucjami finansowymi i podmiotami rządowymi w ponad 200 krajach i terytoriach każdego roku. Naszą misją jest połączenie świata poprzez najbardziej innowacyjną, wygodną, ​​niezawodną i bezpieczną sieć płatności, umożliwiającą osobom, firmom i gospodarkom, a jednocześnie napędzane przez wspólny cel - podnoszenie wszystkich, wszędzie, będąc najlepszym sposobem na zapłatę i płacenie i Otrzymaj zapłatę. Umieść wpływ z kierowanym przez cel lidera branży. Dołącz do nas już dziś i doświadcz życia w Visa.Job Opis Upewnij się, że technologia płatności VISA jest naprawdę dostępna dla wszystkich, wszędzie wymaga sukcesu naszego ekosystemu kluczowych banków, kupców, fintechów i rządów. Globalna grupa danych naukowych wspiera tych partnerów za pomocą naszego niezwykle bogatego zestawu danych, który obejmuje ponad 3 miliardy kart na całym świecie i rejestruje ponad 100 miliardów transakcji w ciągu jednego roku. Koncentrujemy się na budowaniu kreatywnych rozwiązań, które mają bezpośredni wpływ na działalność naszych wysoce analitycznych partnerów. To support our rapidly growing group, we are looking for Data Scientists who are equally passionate about the opportunity to use Visa's rich data to tackle meaningful business problems.We are seeking an innovative and analytical thinker to support our Data Science team in CISSEE within Visa Consulting & Analytics. Jako dyrektor: naukowca danych będziesz odpowiedzialny za opracowywanie rozwiązań opartych na analizie i modelach dla emitenta, nabywcy, handlowca, fintech i klientów. Twoje modele będą dotyczyły takich wyzwań, jak rozmiary możliwości rynkowych, celowanie w potencjalność, sprzedaż/upsell, wdrażanie marketingu między kanałami, ryzyko, oszustwa i bardziej ogólne programy optymalizacji portfela. Będziesz bezpośrednio odpowiedzialny za ograniczoną liczbę działań raportowania ad hoc, które towarzyszą głównej pracy nad dostarczaniem opisowych, predykcyjnych i nakazowych projektów analitycznych, stosowania odpowiednich metodologii i technik analitycznych w celu rozwiązania celów biznesowych klienta. Podstawową funkcją tej roli jest wspieranie klientów zewnętrznych, z pewną ekspozycją na projekty klientów wewnętrznych. Global Data Science jest silnikiem analityki w Visa, jest to wysokowydajny zespół naukowców danych, analityków danych, statystyków i analityków biznesowych od analityków biznesowych od analityków biznesowych Różnorodne kraje - obsługujące geografie Europy Środkowej, Bliskiego Wschodu i Afryki (CEMEA). Dyrektor ds. Danych jest główną rolą naukowca w Subsaharyjskiej Afryce (SSA) Visa Consulting & Analytics. Jako dyrektor będziesz odpowiedzialny za kierowanie projektowaniem, opracowywaniem i wdrażaniem strategii i rozwiązań opartych na analizach. W tej roli będziesz współpracować z zespołami VISA Consulting & Analytics, rozwojem biznesu, produktem, finansami i technologią w całej organizacji w celu wdrażania rozwiązań, które napędzają wydajność biznesową. Obowiązki wjazdu zapewniają przywództwo w celu identyfikowania strategicznych i taktycznych możliwości innowacji wokół danych i danych związanych z danymi i danych związanych z danymi Procesy, które będą promować proces decyzyjny oparty na faktachPomoc w ustaleniu strategicznego kierunku i mapy drogowej dla grupy nauki o danych w Cissee Zarządzanie i realizacją projekty oraz zaangażowanie klientów w dużych projektach w Cissee zapewniają przywództwo i mentoring zasobów młodszych, które są obecnie zaangażowane w projekt, zapewniając przywództwo w celu identyfikacji strategicznych i taktycznych możliwości innowacji Wokół danych i procesów związanych z danymi, które będą promować procesy decyzyjne oparte na faktach, pomogą ustalić strategiczny kierunek i mapę drogową dla grupy nauki danych w Cissee Work z regionalnymi i globalnymi zespołami ds. Nauk o danych w celu opracowania Wysokiej jakości produkty i rozwiązania analityczne, które promują wzrost i rozwój biznesu w regionie, utrzymują nas w czołówce postępu technicznego w naukach danych, wprowadzając najnowocześniejsze narzędzia i techniki generowania informacji analitycznych nowej generacji, w których istniejące techniki nie są odpowiednie do rozwiązywania recenzji wyzwań biznesowych, bezpośredniego, prowadzenia i inspiruj pracy analitycznej młodszych członków zespołu współpracujących z partnerami technologicznymi w celu budowy ekosystemu technologii analitycznej co wspiera zaawansowane decydowanie rozwój, dzielenie się i budowanie globalnych najlepszych praktyk i zarządzania wiedzą w zespole towarzyszy innowacyjne nowe pomysły i podejścia, które są skalowalne i mają kompetencje przywódcze popytu na rynku. a wdrażanie podstawowych wartości wiz Wykorzystuje solidne spostrzeżenia i osądy do podejmowania świadomych decyzji zgodnie ze strategią biznesową i potrzebami przywódczymi obejmuje zdolność do alokacji zadań i zasobów w wielu liniach firm i Geografie. Przywództwo rozciąga się na zdolność do wpływania na kierownictwo wyższego szczebla w ramach grup analitycznych i poza nią zdolność do skutecznego przekonania/wpływania na wewnętrznych interesariuszy do budowania najlepszych w swojej klasie rozwiązań. Jest to stanowisko hybrydowe. Pracownicy hybrydowi mogą naprzemiennie czas między zdalnym, jak i biurowym. Oczekuje się, że pracownicy ról hybrydowych będą działać z biura 2-3 ustalone dni w tygodniu (określone przez przywództwo/witrynę), z ogólnym przewodnikiem bycia w biurze 50% lub więcej czasu w oparciu o potrzeby biznesowe. Kwalifikacje kwalifikacyjne Basic 10 lub więcej lat doświadczenia zawodowego z tytułem licencjata lub co najmniej 8 -letnie doświadczenie zawodowe z dyplomem zaawansowanym (np. Masters/MBA/JD/MD) lub co najmniej 3 lata doświadczenia zawodowego z a Kwalifikacje doktoranckie 12 lub więcej lat doświadczenia zawodowego z tytułem licencjata lub 8-10 lat doświadczenia w stopniu zaawansowanym (np. Masters, MBA, JD, MD) lub 6+ lat pracy z co najmniej 8-letnim 8 lat analityki Wiedza specjalistyczna w zakresie stosowania rozwiązań statystycznych do problemów biznesowych po studiach podyplomowych (magister lub doktorat) w dziedzinie ilościowej, takiej jak statystyki, matematyka, badania operacyjne, Informatyka, ekonomia, inżynieria lub równoważne doświadczenie wyniki zorientowane na silne umiejętności rozwiązywania problemów oraz wykazano rygorystyczne intelektualne i analityczne dobrej rekuumę biznesową z historią w rozwiązywaniu problemów biznesowych poprzez metodologie ilościowe oparte na danych. Doświadczenie w płatności, detalicznyOczekuje się, że bankowość lub detaliczna branża handlowa jest preferowana zorientowana na zespół, współpracę, dyplomatyczne i elastyczne, zapewni najwyższy poziom jakości/rygorystyki w zakresie analizy danych w zakresie przekładania produkcji analitycznej na możliwe do działania rekomendacje i doświadczenie dostarczania podczas prezentacji Pomysły i analizy dla interesariuszy przy jednoczesnym dostosowaniu wyników opartych na danych do różnych poziomów odbiorców wykazują ciekawość intelektualną i chęć ciągłego uczenia się pracy w jednym lub większej liczbie Rynki płatności na całym świecie preferowały dobre zrozumienie branży płatności i bankowej, w tym aspekty takie jak kredyt konsumencki, debet konsumencki, przedpłacone, małe firmy, komercyjne, wspólne i sprzedawcy Dobra wiedza na temat danych, inteligencji rynkowej, inteligencji biznesowej i AI -Narzędzia napędzane i technologie doświadczają budowania i uprawy zespołów doświadczenia w planowaniu, organizowaniu i zarządzaniu wieloma dużymi projektami z różnorodnymi zespołami międzyfunkcyjnymi wykazali możliwość włączenia nowych technik do rozwiązywania problemów biznesowych Wykazane umiejętności planowania zasobów i umiejętności dostarczania w zakresie rozproszonych środowisk obliczeniowych / platform Big Data (Hadoop, Elasticsearch itp.), A także wspólne systemy baz danych i sklepy wartości (SQL, HIVE, HBASE itp.) Możliwość pisania zadań mapowania i płynności pracy i płynności Z znajomością Spark Frameworks zarówno wspólnych środowisk obliczeniowych (np. Linux, scenariusze) i powszechnie używane IDE (notebooki JUPYTER), silna zdolność programowania w różnych językach programowania, takich jak Python i SQL w ramach struktur architektury rozwiązań, które opierają się na znajomości interfejsu API i mikroczystości znajomości wspólnych podejść do modelowania danych, oraz zdolność do pracy z różnymi danych typu danych, w tym JSON, XML itp. Możliwość budowania rurociągów danych (np. ETL, przygotowanie danych, Agregacja i analiza danych) przy użyciu narzędzi takich jak NiFI, SQOOP, ab initio, znajomość procesów linii danych i narzędzia do zarządzania schematami, takie jak AVRO biegli w niektórych lub wszystkich następujących technikach: regresja liniowa i logistyczna, drzewa decyzyjne, losowe lasy, k -Najwcześniejsze sąsiedzi, łańcuch Markowa Monte Carlo, próbkowanie Gibbsa, algorytmy ewolucyjne (np. Algorytmy genetyczne, genetyczne Programowanie), maszyny wektorowe wsparcia, sieci neuronowe. Silne zrozumienie koncepcji architektury danych, LLM i Gen AI. Wiedza ekspercka na temat zaawansowanych technik eksploracji danych i modelowania statystycznego, w tym modelowanie predykcyjne (np. Regresja dwumianowa i wielomianowa, ANOVA), techniki klasyfikacji (np. Klastrowanie, analiza głównego składnika, analiza czynnikowa), techniki drzewa decyzyjnego (np. CART, Chaid) Silne umiejętności zarządzania ludźmi/projektami i informacjami doświadczeniowymi Kwalifikowani wnioskodawcy otrzymają wynagrodzenie za zatrudnienie bez względu na rasę, kolor, religię, płeć, pochodzenie narodowe, orientację seksualną, tożsamość płciową, niepełnosprawność lub chroniony status weteranów. Visa rozważa również w przypadku kwalifikowanych wnioskodawców z historią kryminalną w sposób zgodny z wytycznymi EEOC i obowiązującym prawem lokalnym.Pokaż więcej Pokaż mniej Poziom oficjalny Dyrektor Rodzaj zatrudnienia Pełny czas Obowiązki zawodowe Ordynacyjny Przemysł Usługi IT i konsultacje informatyczne