Заголовок: Директор, Data Science - Performance платежей Компания: Checkout.com Местоположение: Лондон / Офис

Описание компании

Мы — Checkout.com. Вы, возможно, не знаете нашего названия, но такие компании, как eBay, Spotify, Klarna, Uber и Sony, знают нас, потому что мы стоим за многими цифровыми сервисами, которыми вы пользуетесь каждый день.

Мы — это место, где мир совершает покупки, обеспечивая более 10 миллиардов транзакций в год для более чем одного миллиарда покупателей по всему миру.

Хотите ли вы забронировать отпуск, заказать еду, продлить подписку или оплатить покупку онлайн, есть большая вероятность, что наша технология обеспечивает платежи за кулисами. Наша платформа помогает наиболее амбициозным компаниям предоставлять простые в использовании цифровые решения в масштабе.

Если вы хотите совершить работу, определяющую вашу карьеру, вы пришли по адресу. Мы движемся быстро, мыслим глобально и верим, что отличные команды строятся путем найма исключительных людей с убеждениями, любознательностью и желанием оказывать влияние.

Имея 20 офисов на шести континентах и штаб-квартиру в Лондоне, мы формируем будущее финтеха — и это только начало.

ВОЗМОЖНОСТЬ

Checkout.com помогает бизнесу процветать в цифровой экономике, улучшая работу платежей. В рамках Payment Performance (Performance платежей) Data Science (Наука о данных) играет центральную роль в улучшении показателей принятия платежей, снижении затрат на платежи и защите продавцов и Checkout от мошенничества.

Мы ищем лидера в области Data Science, который объединит наши команды Fraud (Мошенничество) и Acceptance (Принятие платежей) Data Science под единой стратегией и подходом к работе. Команды уже существуют и разрабатывают важные продукты. Ваша задача — помочь им работать как единой организации, повысить стандарты разработки и эксплуатации моделей и преобразовать большую часть их работы в измеримое влияние на производство.

Вы будете руководить распределенной группой специалистов по Data Science, работающих над принятием решений в реальном времени в глобальном масштабе платежей. Проблемы варьируются от обнаружения мошенничества и адаптивных стратегий управления рисками до оптимизации авторизации, маршрутизации и восстановления платежей. Общая нить — использование машинного обучения для принятия лучших решений по каждой транзакции.

Это роль игрока-тренера. Вы будете определять направление и развивать организацию, но при этом оставаться достаточно близким к работе, чтобы оспаривать технические решения, проводить обзоры проектов и напрямую участвовать, когда проблема этого требует.

ЧТО ВЫ БУДЕТЕ ДЕЛАТЬ

ОПРЕДЕЛЕНИЕ СТРАТЕГИИ DATA SCIENCE

• Создание единой стратегии Data Science для борьбы с мошенничеством и оптимизации платежей, связанной с общей стратегией Payment Performance.
• Определение направлений для инвестиций в модели, данные, эксперименты и общие возможности для достижения максимального влияния на бизнес.
• Создание общих технических стандартов и подходов к работе без принуждения различных предметных областей к одному и тому же подходу.
• Определение того, где новые научные методы или наборы данных могут создать долгосрочное конкурентное преимущество.

ПРЕОБРАЗОВАНИЕ МОДЕЛЕЙ В ПРОИЗВОДСТВЕННОЕ ВЛИЯНИЕ

• Управление полным жизненным циклом модели: от постановки задачи и экспериментирования до оценки, запуска и производительности в реальных условиях.
• Улучшение измеримых результатов в области борьбы с мошенничеством, принятия платежей и стоимости платежей с помощью моделей, которые работают безопасно и надежно в масштабе.
• Обеспечение того, чтобы команды оптимизировали бизнес-результаты и результаты для продавцов, а не только результаты исследований или офлайн-метрики моделей.
• Повышение стандартов для экспериментов, объяснимости, мониторинга, обнаружения дрейфа и итерации моделей.
• Работа с инженерным отделом, чтобы сделать продакшн-размещение общей ответственностью: Data Science отвечает за производительность модели, а Engineering — за надежность платформы и инфраструктуру развертывания.

ПАРТНЕРСТВО С ПРОДУКТОМ И ИНЖИНИРИНГОМ

• Совместная приоритизация дорожной карты с менеджерами групп продуктов Fraud и Intelligent Acceptance.
• Обеспечение того, чтобы Продукт отвечал за проблемы продавцов, желаемые результаты и коммерческие компромиссы, в то время как Data Science отвечает за научное направление, качество моделей и технические стандарты.
• Преобразование сложных научных решений в четкие продуктовые, клиентские и инвестиционные решения.
• Партнерство с руководителями инженерного отдела по архитектуре и возможностям, необходимым для низколатентных, отказоустойчивых ML-систем.
• Общение с продавцами, когда прямое техническое взаимодействие может помочь лучше понять проблему, укрепить доверие или продемонстрировать ценность.

РУКОВОДСТВО И РАЗВИТИЕ ОРГАНИЗАЦИИ

• Руководство, наставничество и развитие специалистов по Data Science в областях Fraud и Acceptance, первоначально управляя большей частью команды напрямую.
• Создание четкой ответственности, целей и путей развития в распределенной организации.
• Развитие будущих отраслевых лидеров, которые смогут взять на себя больше повседневного технического и кадрового руководства по мере роста команд.
• Наем исключительных ученых и создание культуры, сочетающей научную строгость, скорость, любознательность и ответственность.
• Создание среды, в которой старшие научные сотрудники могут оспаривать предположения, выполнять свою лучшую работу и связывать ее с важными результатами.

ОСТАВАЙТЕСЬ БЛИЗКО К НАУКЕ

• Выступать в качестве технического консультанта для старших научных сотрудников по моделированию, экспериментам и проектированию ML-систем.
• Руководить или участвовать в обзорах проектов, прототипах и выбранных анализах, где ваше участие может существенно улучшить результат.
• Стимулировать команды выбирать практические методы, соответствующие бизнес-задаче, а не по умолчанию выбирать самый сложный подход.
• Поддерживать актуальность знаний организации о разработках в области прикладного ИИ и машинного обучения, а также преобразовывать соответствующие достижения в производственные возможности.

КАК ВЫГЛЯДИТ УСПЕХ

В первые 12–18 месяцев вы:

• Объедините команды Fraud и Acceptance под единой стратегией и операционной моделью Data Science.
• Улучшите производственное влияние моделей на борьбу с мошенничеством, принятие платежей и оптимизацию затрат.
• Установите четкие права принятия решений и эффективную совместную дорожную карту с Product и Engineering.
• Повысите стандарты разработки, внедрения в производство, мониторинга и измерения моделей.
• Обеспечите большую согласованность между командами, сохраняя при этом экспертизу, необходимую каждой предметной области.
• Разработаете будущих технических лидеров и лидеров, которые смогут поддерживать организацию по мере ее роста.

ЧТО МЫ ИЩЕМ

ОСНОВНОЕ

• Богатый опыт руководства специалистами по Data Science, которые создают продукты машинного обучения в реальном времени или в больших масштабах.
• Глубокое техническое понимание прикладного машинного обучения, экспериментов, оценки моделей и производственных ML-систем.
• Опыт вывода моделей за пределы Jupyter Notebooks и офлайн-метрик в надежные продукты с измеримым влиянием на бизнес.
• Способность обучать ученых на разных уровнях и авторитетно оспаривать вклад старших технических специалистов.
• Доказанный успех в руководстве распределенными командами в условиях изменений, неопределенности и роста.
• Сильное понимание продукта: вы можете связать научную работу с проблемами клиентов, коммерческими компромиссами и стратегией компании.
• Уверенность в способности влиять на старших руководителей, оспаривать приоритеты и объяснять сложные технические идеи простым языком.
• Практический, любознательный склад ума и склонность к выпуску продуктов, обучению и совершенствованию.

Мы больше ценим масштаб и влияние систем и команд, которыми вы руководили, чем фиксированное количество лет на определенной должности.

ЦЕННО, НО НЕ ОБЯЗАТЕЛЬНО

• Опыт работы в области борьбы с мошенничеством при обработке платежей, оптимизации авторизации, маршрутизации, рекомендаций или в другой области принятия решений в реальном времени.
• Знание сильно несбалансированной классификации, обнаружения аномалий, графовых методов, обучения с подкреплением или адаптивной оптимизации.
• Опыт создания низколатентных моделей в регулируемых или финансово чувствительных средах.
• Знакомство с причинно-следственным анализом, онлайн-экспериментами и измерением инкрементального влияния моделей.
• Опыт развития менеджеров первой линии или технических лидеров в растущей организации Data Science.

КАК МЫ РАБОТАЕМ

Эта должность находится в Лондоне и соответствует гибридной модели работы Checkout.com.

Вы будете руководить коллегами в Европе и Тель-Авиве, периодически совершая командировки для планирования команды и продукта. Вы будете подчиняться Старшему директору по продуктам и тесно сотрудничать с руководителями отделов Product, Engineering, Analytics и Commercial в рамках Payment Performance.

Дополнительная информация

Принесите себя целиком на работу

Мы создаем условия для процветания высокопроизводительных сотрудников, обеспечивая реальную ответственность, устраняя препятствия и предлагая работу, которая имеет значение с первого дня.

Здесь вы будете двигаться быстро, решать важные задачи и получать признание за достигнутый эффект. Это место, где амбиции встречаются с возможностями, а ваш рост находится в ваших руках.

Мы работаем как одна команда и поддерживаем друг друга в достижении успеха. Поэтому, независимо от вашего происхождения или идентичности, если вы готовы расти и добиваться результатов, вы будете здесь как дома.

Важно, чтобы мы обеспечили вам успех и сделали наш процесс максимально доступным. Поэтому сообщите нам в вашей заявке или напрямую вашему рекрутеру, если вам что-то нужно, чтобы сделать ваш опыт или рабочую среду более комфортной.

Жизнь в Checkout.com

Мы понимаем, что работа — это лишь часть вашей жизни. Наша гибридная модель работы обеспечивает гибкость: три дня в неделю в офисе для поддержки сотрудничества и общения.

Хотите узнать, каково это — быть частью нашей команды? Посетите нашу страницу Карьера, чтобы узнать больше о нашей культуре, открытых вакансиях и о том, что нами движет.

Чтобы поближе познакомиться с повседневной жизнью в Checkout.com, подписывайтесь на нас в LinkedIn и Instagram.