Datenwissenschaftler II

Bei Signifyd helfen wir Händlern, ihr Geschäft selbstbewusst auszubauen, indem wir vertrauensvolle Beziehungen zu ihren Kunden aufbauen. Unsere fortschrittliche Technologie, kombiniert mit einem Team, das wirklich in den Erfolg unserer Kunden investiert, schafft reibungslose Einkaufserlebnisse, genehmigt mehr gute Bestellungen, sichert den Umsatz und sorgt dafür, dass die Kunden zufrieden sind.

Tausende führender Händler in mehr als 100 Ländern vertrauen uns und wir verarbeiten jedes Jahr Milliarden von Transaktionen sicher. Unsere Mitarbeiter sind das Herzstück unseres Handelns und treiben unsere Mission mit Engagement, Einfühlungsvermögen und Kreativität voran. Begleiten Sie uns auf unserer Mission, einen sicheren, betrugsfreien Handel zu ermöglichen, indem wir Online-Händlern dabei helfen, erstklassige Kundenerlebnisse zu bieten und Betrug zu verhindern. Erfahren Sie hier mehr über unsere Unternehmenswerte!

Das Applied Decision Science (ADS)-Team erstellt ML-Produktionsmodelle und Risikomanagement-Tools, die den Kern des Produkts von Signifyd bilden. Wir helfen Unternehmen jeder Größe, ihr Betrugsrisiko zu minimieren und ihren Umsatz zu steigern. Wir verbessern das E-Commerce-Einkaufserlebnis für alle, indem wir die Reibungsverluste für gute Käufer verringern und betrügerische Kaufversuche blockieren.

ADS erstellt und verwaltet den gesamten Entscheidungsstapel – vom Entwurf und Einsatz der ML-Modelle, die das Risiko einer Transaktion bewerten, bis hin zum Aufbau der Tools, die das Risikoteam zur Verwaltung und Bekämpfung von Betrug verwendet. Wir sind bestrebt, sich wiederholende Arbeiten zu standardisieren und zu automatisieren, damit wir mehr Zeit für Experimente und Projekte mit hohem Nutzen aufwenden können.

Wir legen Wert auf Zusammenarbeit und Teamverantwortung. Datenwissenschaftler bei Signifyd sind echte „Full-Stack“-Betreiber und benötigen Kenntnisse darüber, wie über unsere API empfangene Transaktionsinformationen durch unser System und in die Modelle gelangen, für deren Erstellung wir verantwortlich sind. Wenn Sie bei Signifyd eine Hypothese testen, sind Sie für den End-to-End-Entwicklungs-, Bereitstellungs- und Bewertungsprozess verantwortlich. Das ist eine enorme Verantwortung, und niemand sollte das Gefühl haben, ein schwieriges Problem alleine zu lösen. Gemeinsam helfen wir uns gegenseitig bei der Weiterentwicklung unserer Fähigkeiten durch Peer-Review von Experimenten und Code, gemeinsames Papierstudium zur Vertiefung unseres maschinellen Lernens und statistischen Verständnisses sowie regelmäßigen Wissensaustausch durch Live-Demos, Aufsätze und teamübergreifende Projekte. Von allen Teammitgliedern wird erwartet und ermutigt, als externer Gutachter die Idee oder den Ansatz eines Kollegen zu bewerten, unabhängig von der Ebene.

Ein paar kurze Anmerkungen zur Signifyd-Kultur:

• Remote-Arbeit ist für uns kein Unbekannter. Der Großteil unserer Belegschaft (ICs und Führungskräfte) ist überwiegend remote tätig. Wir neigen dazu, einzelne Teams einmal im Jahr zusammenzubringen. Für diese Rolle besteht keine Reisepflicht.

• Wir sind starke Slack-Benutzer.

• Wir nutzen intensiv generative KI-Tools. Wir mögen kein Token-Maxxing, freuen uns aber über die Erweiterung der Fähigkeiten, die mit genAI einhergeht. Wir bitten Sie, während des Interviews nicht genAI zu verwenden, da wir wissen möchten, was Sie wissen.

Verantwortlichkeiten:

• Arbeiten Sie mit dem Leiter der Geschäftseinheit und seinem Händlerportfolio zusammen, um Lücken in der Entscheidungsleistung zu identifizieren und Lösungen umzusetzen, unter Anleitung erfahrener Teammitglieder.

• Nutzen Sie in Zusammenarbeit mit anderen Datenwissenschaftlern und Ingenieuren für maschinelles Lernen bestehende Produktionsmodelle für maschinelles Lernen, die Betrug erkennen, oder erstellen Sie neue Produktionsmodelle.

• Identifizieren und bauen Sie eine Automatisierung auf, die sich wiederholende manuelle Arbeiten reduziert.

• Führen Sie Experimente durch, um optimale Entscheidungsstrategien zu ermitteln und dabei Komplexität und Leistung in Einklang zu bringen.

• Kommunizieren Sie komplexe Ideen an eine Vielzahl von Zielgruppen, von Kundenerfolg und Vertrieb bis hin zu begrenzten Interaktionen mit externen Kunden.

• Schreiben Sie Produktions- und Offline-Analysecode in Python.

• Arbeiten Sie mit verteilten Datenpipelines in Spark/Databricks/GCP.

Anforderungen:

• Ein Abschluss in Informatik oder einem vergleichbaren analytischen Bereich.

• Mindestens 3 Jahre Berufserfahrung nach dem Studium erforderlich.

• Starke mündliche und schriftliche Kommunikationsfähigkeiten.

• Starke Kenntnisse im Bereich maschinelles Lernen und Statistik.

• Schreiben Sie Code und überprüfen Sie den Code anderer in einer gemeinsamen Codebasis in Python.

• Praktische SQL-Kenntnisse.

• Entwerfen Sie Experimente und sammeln Sie Daten.

• Erfahrung mit verteilten Analysen und Datentools wie Spark und Databricks.

• Für diese Stelle gibt es Bereitschaftsdienste im Rahmen unserer Wochenendrotation, Freitag/Sa/Sonntag. Während sich die Anzahl der Schichten ändern kann, beträgt sie derzeit etwa sechs Wochenenden im Jahr.

Schön zu haben:

• Frühere Arbeiten in den Bereichen Betrug, Zahlungen oder E-Commerce.

• Datenanalyse in einer verteilten Umgebung.

• Eine Leidenschaft für das Schreiben von gut getestetem Code in Produktionsqualität.

• Erfahrung mit KI-Coding-Agenten und Automatisierung.

• Erfahrung in der Durchführung von A/B-Tests in Produktionsumgebungen.

• Ein fortgeschrittener Abschluss.

#LI-Remote

Unsere Vorteile für Großbritannien:

• Aktienoptionen

• Jährlicher Leistungsbonus oder Provisionen

• Rentenanpassung bis zu 8 %

• Vom ersten Tag an Zugang zu einem großartigen Kranken-, Zahn- und Augenversicherungssystem

• Großzügiger Jahresurlaub plus Feiertage

• Mit dem Rad zur Arbeit fahren

• Erweiterter Mutterschafts- und Vaterschaftsurlaub (12 Wochen voller Lohn für Mütter und Väter, plus 12 Wochen halber Lohn für Mütter)

• Regelmäßige kostenpflichtige gesellschaftliche Veranstaltungen, die von unserem Sozialausschuss organisiert werden

• Ressourcen für das psychische Wohlbefinden

• Eigenes Lernbudget durch Learnerbly

Wir setzen uns für Chancengleichheit für alle Mitarbeiter ein und Bewerbungen von Einzelpersonen werden unabhängig von Alter, Behinderung, Geschlecht, Geschlechtsumwandlung, sexueller Orientierung, Schwangerschaft und Mutterschaft, Rasse, Religion oder Weltanschauung sowie Ehe und Lebenspartnerschaft begrüßt.

Wir möchten auch allen, auch Menschen mit Behinderungen, ein inklusives Interviewerlebnis bieten. Gerne bieten wir Kandidaten, die während des Einstellungsprozesses individuelle Unterstützung benötigen, angemessene Vorkehrungen an.

Datenschutzerklärung für Bewerber von Signifyd

Quelle: Jobicy (https://jobicy.com/jobs/154273-data-scientist-ii)