Analityk ds. oszustw L2

Data Scientist zajmujący się zapobieganiem oszustwom. Będziesz odgrywać kluczową rolę w projektowaniu i opracowywaniu modeli pomagających identyfikować nietypowe zachowania, podejrzane transakcje i wzorce związane z oszustwami. Będziesz pracować z dużymi ilościami danych i stosować nadzorowane i nienadzorowane techniki uczenia maszynowego, aby wzmocnić nasze systemy wykrywania oszustw i zautomatyzować podejmowanie decyzji.

Ta rola wymaga solidnego zrozumienia kwestii niezrównoważonej klasyfikacji, silnych umiejętności inżynierii funkcji oraz umiejętności dostosowywania modeli do zmian w zachowaniach użytkowników i nowych strategii oszustw. Preferowane jest doświadczenie w branży fintech, bankowości, ubezpieczeniach lub innych branżach ze szczególnym naciskiem na zapobieganie oszustwom i zautomatyzowaną kontrolę. Obowiązki Analiza i modelowanie danych: Eksplorowanie dużych zbiorów danych transakcyjnych i behawioralnych w celu identyfikacji wzorców związanych z oszustwami.

Opracowywanie i walidacja modeli: Twórz i sprawdzaj modele klasyfikacji, korzystając z technik uczenia maszynowego dostosowanych do problemów z niezrównoważonymi danymi (oszustwo vs. brak oszustwa). Inżynieria cech: Twórz zmienne pochodne, które poprawiają wydajność i możliwości generalizacji modelu, unikając nadmiernego dopasowania. Współpraca międzyfunkcyjna: współpracuj z zespołami inżynieryjnymi, produktowymi i operacyjnymi, aby zapewnić płynną integrację modeli w ramach przepływów decyzyjnych.

Monitorowanie i iteracja: Śledź wydajność modeli w środowisku produkcyjnym i przeprowadzaj iteracje w oparciu o zmiany w zachowaniu użytkowników, trendy oszustw lub korekty strategii. Badania i innowacje: Bądź na bieżąco z zaawansowanymi technikami uczenia maszynowego do wykrywania oszustw w cyfrowych środowiskach transakcyjnych. Wymagania - Licencjat w dziedzinie Data Science, Statystyka, Matematyka, Informatyka lub pokrewna dziedzina, z silnymi umiejętnościami programowania [WYMAGANE] - 1-2 lata doświadczenia w Data Science lub Data Analytics/Biznes (ze znajomością uczenia maszynowego) [WYMAGANE] - Ponad 2 lata doświadczenia w używaniu Pythona i SQL[WYMAGANE] - Znajomość wykrywania oszustw, wykrywania anomalii lub modelowania przy niezrównoważonych zbiorach danych[WYMAGANE] - Doświadczenie w branży fintech, ubezpieczeniach lub bankowości branża jest ceniona, ale nie wymagana [POŻĄDANE] - Znajomość usług AWS będzie dodatkowym atutem [POŻĄDANE] - Silne umiejętności analityczne i nastawienie do rozwiązywania problemów, z możliwością wydobywania przydatnych wniosków z danych [WYMAGANE] - Zrozumienie zachowań konsumentów, alternatywnych źródeł danych i cyfrowych platform pożyczkowych [POżądane] Aplikuj bezpośrednio na RemoteJobs.org: https://remotejobs.org/remote-jobs/fraud-data-scientist-l2-vana