Data Scientist II - Big Data R&D, Identity Graph & Deceased Monitoring

Компенсация: 140 000 - 170 000 долларов США в год

ПОЧЕМУ SOCURE?

Socure создает инфраструктуру доверия к личности для цифровой экономики — проверяет 100% добросовестных личностей в режиме реального времени и предотвращает мошенничество до его возникновения. Миссия велика, проблемы сложны, и их влияние ощущается бизнесом, правительствами и миллионами людей каждый день.

Мы нанимаем людей, которые хотят такого уровня ответственности. Людей, которые быстро двигаются, критически мыслят, действуют как владельцы и глубоко заботятся о точном решении проблем клиентов. Если вам нужна предсказуемость или узкий спектр задач, это место не для вас. Если вы хотите помочь построить будущее идентификации с командой, которая ставит перед собой высокую планку — читайте дальше.

О РОЛИ

Команда Big Data R&D отвечает за создание основных возможностей построения графа идентификации и разрешения сущностей, которые лежат в основе продуктов Socure Deceased Monitoring и compliance. В этой роли вы будете помогать разрабатывать графовые алгоритмы и конвейеры данных на массивных наборах данных PII, поддерживать моделистов высококачественными признаками и оценивать новые источники данных, питающие наши продукты для идентификации и борьбы с мошенничеством. Вы будете тесно сотрудничать с ведущими специалистами по данным и инженерами, развивая свои навыки в области крупномасштабного машинного обучения, распределенных систем и графовой аналитики.

ЧТО ВЫ БУДЕТЕ ДЕЛАТЬ

• Участвовать в проектировании и реализации алгоритмов машинного обучения, интеллектуального анализа данных, статистических и графовых алгоритмов для анализа очень больших наборов данных для проверки личности и обнаружения аномалий.

• Анализировать большие наборы данных для помощи в разработке и совершенствовании алгоритмов разрешения сущностей и сопоставления личностей, которые управляют решениями Socure Deceased Monitoring и compliance.

• Создавать и поддерживать компоненты конвейеров обработки данных (ETL, генерация признаков, нормализация) с использованием таких инструментов, как Spark/PySpark и AWS (например, EMR, S3).

• Поддерживать ведущих специалистов по данным в области инжиниринга признаков, исследования данных, анализа ошибок и настройки A/B-тестирования для новых моделей и сигналов.

• Помогать в оценке новых сторонних и внутренних источников данных: профилировать качество данных, разрабатывать оффлайн-эксперименты и обобщать влияние на охват и производительность модели.

• Реализовывать и поддерживать SQL и Python/R код для извлечения, преобразования и проверки данных; участвовать в ревью кода и базовом тестировании.

• Предоставлять аналитическую поддержку командам по соответствию нормативным требованиям и продуктам, включая ad hoc расследования, простые панели мониторинга и глубокий анализ данных.

• Четко и структурированно доносить результаты до коллег и кросс-функциональных партнеров (Product, Engineering, Client Analysis), фокусируясь на ключевых выводах и компромиссах.

• Эффективно работать в быстро меняющейся кросс-функциональной среде; демонстрировать ответственность за хорошо определенные задачи и доводить их до завершения.

ЧТО ВЫ ПРИВНОСИТЕ

• Степень магистра со стажем работы более 2 лет или степень доктора наук со стажем работы более 1 года в области науки о данных или аналитики, или эквивалентный практический опыт.

• Владение как минимум одним языком программирования общего назначения, используемым в науке о данных (Python или Scala).

• Уверенный опыт написания и оптимизации SQL для больших наборов данных; комфортная работа в средах data lake / warehouse.

• Практический опыт работы с Spark или PySpark и распространенными библиотеками машинного обучения (например, scikit-learn, XGBoost, TensorFlow/PyTorch — как плюс).

• Знакомство с UNIX-средами и экосистемой AWS (например, EMR, S3); опыт работы с Databricks — как плюс.

• Рабочее знание supervised/unsupervised ML и базовой статистики (меры сходства, кластеризация, метрики оценки).

• Опыт работы с графовыми методами или графовыми базами данных (Neo4j, AWS Neptune, GraphFrames) — является большим плюсом.

• Бонус: опыт работы с Elasticsearch или DynamoDB; инструменты для управления рабочими процессами, такие как Airflow, для автоматизации конвейеров данных.

• Способность разбирать нечетко определенные проблемы, задавать правильные уточняющие вопросы и быстро итерировать с учетом обратной связи.

Обратите внимание, что в настоящее время спонсорство не предоставляется; и для рассмотрения кандидатуры вы должны проживать в пределах 45 миль от одного из наших хабов.

Socure является работодателем с равными возможностями, который ценит разнообразие во всех его проявлениях в нашей компании. Мы не дискриминируем по признаку расы, религии, цвета кожи, национального происхождения, пола, сексуальной ориентации, возраста, семейного положения, статуса ветерана или инвалидности. Если вам требуется помощь на любом этапе процесса подачи заявления или найма, включая поддержку на собеседовании или адаптации, пожалуйста, свяжитесь напрямую с вашим рекрутером Socure.