Vereinigtes Königreich
LSEG
ARQ
Senior Data Scientist, FinCrime
RemoteVereinigtes Königreich
London, England, United Kingdom
Python
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Wen wir suchen
Wir suchen einen Senior Data Scientist, der uns beim Aufbau der Intelligenzschicht hinter den Finanzprodukten von ARQ unterstützt. Sie werden an einigen unserer wichtigsten Herausforderungen in den Bereichen Risiko und Finanzkriminalität arbeiten und machine learning-Modelle entwickeln, die uns helfen, Betrug zu erkennen, Verluste zu verhindern und fundiertere Entscheidungen in großem Maßstab zu treffen.
Dies ist eine äußerst wirkungsvolle Rolle, in der Sie Probleme von der Idee bis zur Produktion betreuen – in Partnerschaft mit Produkt-, Engineering- und Betriebsteams, um große Datensätze in Modelle umzuwandeln, die direkt die Kunden- und Geschäftsergebnisse beeinflussen.
Sie werden einem schnell wachsenden Team beitreten, das hilft, die Zukunft der Finanzdienstleistungen für mehr als 2 Millionen Kunden in ganz Amerika aufzubauen.
Was Sie tun werden
- Entwerfen, Erstellen und Bereitstellen von machine learning-Modellen, die reale Herausforderungen im Bereich Finanzkriminalität und Risiko lösen.
- Arbeiten an Problemen wie Betrugserkennung, Rückbuchungsprognose, Anomalieerkennung, Identitätsprüfung und Transaktionsüberwachung.
- Umwandeln von unklaren Geschäftsproblemen in messbare ML-Lösungen.
- Enge Zusammenarbeit mit Produkt- und Betriebsteams zur Definition von Anforderungen, Erfolgsmetriken und Entscheidungsrahmen.
- Analysieren großer Datensätze zur Identifizierung von Mustern, Chancen und Risiken.
- Erstellen und Pflegen von produktionsreifen Datenpipelines und Model-Serving-Lösungen.
- Überwachen der Modellleistung und kontinuierliche Verbesserung von Genauigkeit, Zuverlässigkeit und Geschäftswirkung.
- Zusammenarbeit mit Data Engineering und Backend Engineering Teams zur Operationalisierung von machine learning im großen Maßstab.
- Helfen, die Zukunft von KI und machine learning-Fähigkeiten bei ARQ zu gestalten.
Was Sie mitbringen
- 5+ Jahre Erfahrung in Data Science, Machine Learning, Software Engineering oder verwandten Disziplinen.
- Starke Python-Kenntnisse und Erfahrung im Umgang mit großen Datensätzen.
- Nachgewiesene Erfahrung in der Entwicklung und Bereitstellung von machine learning-Modellen in Produktionsumgebungen.
- Starkes Verständnis von Supervised Learning-Techniken, insbesondere bei Klassifizierungsproblemen.
- Erfahrung mit Anomalieerkennung, Betrugsprävention, Risikomodellierung oder verwandten Bereichen.
- Fähigkeit, geschäftliche Herausforderungen in datengesteuerte Lösungen zu übersetzen.
- Erfahrung in der funktionsübergreifenden Zusammenarbeit mit Produkt-, Engineering-Teams und Business-Stakeholdern.
- Starke Kommunikationsfähigkeiten und ein pragmatischer Ansatz zur Problemlösung.
- Komfort bei der Arbeit in schnelllebigen Umgebungen mit hoher Eigenverantwortung.
Von Vorteil
- Erfahrung in den Bereichen Finanzkriminalität, Betrugsprävention, AML, Risiko oder Zahlungsverkehr.
- Erfahrung in Fintech, Bankwesen oder Finanzdienstleistungen.
- Erfahrung im Backend Engineering und Vertrautheit mit Produktionssystemen.
- Erfahrung im Aufbau von Echtzeit-Entscheidungs- oder Risikoplattformen.
- Vertrautheit mit modernen MLOps-Praktiken und Modellüberwachung.
Leistungen
- Wettbewerbsfähiges Gehalt und Leistungen
- Aktienoptionen, damit Sie Miteigentümer dessen sind, was Sie aufbauen
- Diskretionärer Leistungsbonus
- Die neuesten Werkzeuge und Technologien
- Ein Weltklasse-Team, das Ihre Fähigkeiten herausfordert und weiterentwickelt
- Die Möglichkeit, beim Aufbau der besten Fintech-App in Lateinamerika zu helfen
Büro-Richtlinie: 3-4 Tage pro Woche im Büro
Mehr Möglichkeiten mit einem Profil
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