Veri Bilimcisi II

Signifyd olarak, tüccarların müşterileriyle güvenilir ilişkiler kurarak işlerini güvenle büyütmelerine yardımcı oluyoruz. Müşterilerimizin başarısına gerçekten yatırım yapan bir ekiple birleşen ileri teknolojimiz, sorunsuz alışveriş deneyimleri yaratır, daha iyi siparişleri onaylar, geliri korur ve müşterileri mutlu eder.

100'den fazla ülkede binlerce önde gelen satıcının güvendiği bir şekilde, her yıl milyarlarca işlemi güvenli bir şekilde gerçekleştiriyoruz. Çalışanlarımız yaptığımız her şeyin kalbinde yer alıyor ve misyonumuzu bağlılık, empati ve yaratıcılıkla ileriye taşıyor. Çevrimiçi perakendecilerin üstün müşteri deneyimleri sunmasına ve sahtekarlığı ortadan kaldırmasına yardımcı olarak güvenli, sahtekarlıktan uzak ticareti güçlendirme misyonumuzda bize katılın. Şirket değerlerimiz hakkında buradan bilgi edinin!

Uygulamalı Karar Bilimi (ADS) ekibi, Signifyd ürününün temelini oluşturan üretim makine öğrenimi modellerini ve risk yönetimi araçlarını oluşturur. Her büyüklükteki işletmenin dolandırıcılık risklerini en aza indirmesine ve satışlarını artırmasına yardımcı oluyoruz. İyi alıcıların yaşadığı sürtüşmeleri azaltarak ve sahte satın alma girişimlerini engelleyerek herkesin e-ticaret alışveriş deneyimini iyileştiriyoruz.

ADS, bir işlemin riskliliğini değerlendiren makine öğrenimi modellerinin tasarlanması ve dağıtılmasından, Risk ekibinin dolandırıcılığı yönetmek ve mücadele etmek için kullandığı araçları oluşturmaya kadar tüm karar yığınını oluşturur ve yönetir. Deneylere ve yüksek kaldıraçlı projelere daha fazla zaman ayırabilmek için tekrarlanan işleri standartlaştırmaya ve otomatikleştirmeye çalışıyoruz.

İşbirliğine ve ekip sahipliğine değer veriyoruz. Signifyd'daki veri bilimcileri, API'miz aracılığıyla alınan işlem bilgilerinin sistemimiz üzerinden ve oluşturmaktan sorumlu olduğumuz modellere nasıl geçtiği konusunda bilgi sahibi olmayı gerektiren gerçek "tam yığın" operatörlerdir. Signifyd'da bir hipotezi test ettiğinizde uçtan uca geliştirme, dağıtım ve değerlendirme sürecinden siz sorumlusunuz. Bu çok büyük bir sorumluluktur ve hiç kimse zor bir sorunu tek başına çözüyormuş gibi hissetmemelidir. Birlikte, deneylerin ve kodların akran değerlendirmesi yoluyla, makine öğrenimi ve istatistiksel anlayışımızı derinleştirmek için grup çalışmasıyla ve canlı demolar, yazılar ve ekipler arası projeler aracılığıyla sık sık bilgi paylaşımı yoluyla beceri setlerimizi geliştirmemize yardımcı oluyoruz. Tüm ekip üyelerinden, seviye ne olursa olsun, bir meslektaşın fikri veya yaklaşımı konusunda harici bir incelemeci olarak değerlendirmede bulunmaları beklenir ve teşvik edilir.

Signifyd kültürü üzerine birkaç kısa not:

• Uzaktan çalışmaya yabancı değiliz. İş gücümüzün çoğu (IC'ler ve liderler) öncelikle uzaktadır. Bireysel ekipleri yılda bir kez bir araya toplama eğilimindeyiz. Bu rol için seyahat zorunluluğu yoktur.

• Yoğun Slack kullanıcısıyız.

• Üretken yapay zeka araçlarının yoğun kullanıcılarıyız. Token maxxing'den hoşlanmıyoruz ancak genAI ile gelen yeteneklerin genişletilmesinden keyif alıyoruz. Ne bildiğinizi bilmek istediğimiz için görüşme sırasında genAI kullanmamanızı rica ediyoruz.

Sorumluluklar:

• Kıdemli ekip üyelerinin rehberliği ile karar verme performansındaki boşlukları tespit etmek ve çözümleri uygulamak için İş Birimi Lideri ve üye işyeri portföyüyle ortak olun.

• Diğer veri bilimcileri ve makine öğrenimi mühendisleriyle işbirliği içinde mevcut olanı kullanın veya dolandırıcılığı tespit eden net yeni üretim makine öğrenimi modelleri oluşturun.

• Tekrarlanan manuel işleri azaltan otomasyonu belirleyin ve oluşturun.

• En uygun karar verme stratejilerini belirlemek, karmaşıklık ve performansı dengelemek için deneyler yapın.

• Müşteri Başarısı ve Satışlardan dış müşterilerle sınırlı etkileşimlere kadar çeşitli hedef kitlelere karmaşık fikirleri iletin.

• Python'da üretim ve çevrimdışı analitik kod yazın.

• Spark/Databricks/GCP'de dağıtılmış veri hatlarıyla çalışın.

Gereksinimler:

• Bilgisayar bilimi veya benzer bir analitik alan diploması.

• 3 yıldan fazla lisans sonrası iş deneyimi gereklidir.

• Güçlü sözlü ve yazılı iletişim becerileri.

• Güçlü makine öğrenimi ve istatistiksel altyapı.

• Python'da paylaşılan bir kod tabanında kod yazın ve başkalarının kodlarını inceleyin.

• Pratik SQL bilgisi.

• Deneyler tasarlayın ve veri toplayın.

• Spark ve Databricks gibi dağıtılmış analitik ve veri araçları konusunda deneyim.

• Bu rolde Cuma/Cumartesi/Paz hafta sonu rotasyonumuzun bir parçası olarak çağrı üzerine vardiyalar bulunmaktadır. Vardiya sayısı değişebilir ancak şu anda yılda yaklaşık altı hafta sonu çalışmaktadır.

Sahip Olmak Güzel:

• Dolandırıcılık, ödemeler veya e-ticaret konularında daha önce çalışmış olmak.

• Dağıtılmış bir ortamda veri analizi.

• İyi test edilmiş üretim düzeyinde kod yazma tutkusu.

• Yapay zeka kodlama aracıları ve otomasyon konusunda deneyim.

• Üretim ortamlarında A/B testleri çalıştırma deneyimi.

• İleri derece.

#LI-Uzaktan

Birleşik Krallık'taki avantajlarımız:

• Hisse Senedi Opsiyonları

• Yıllık Performans Primi veya Komisyonları

• Emeklilik %8'e kadar eşleştirildi

• Mükemmel sağlık, diş ve optik sigorta planına 'birinci gün' erişim

• Cömert yıllık izin artı resmi tatiller

• İşe Geçiş Programı

• Geliştirilmiş doğum ve babalık izni (anneler ve babalar için 12 hafta tam maaş, artı anneler için 12 hafta yarım maaş)

• Sosyal komitemiz tarafından düzenlenen düzenli ücretli sosyal etkinlikler

• Zihinsel sağlık kaynakları

• Learnerbly aracılığıyla özel öğrenim bütçesi

Tüm personel için fırsat eşitliğine bağlıyız ve yaş, engellilik, cinsiyet, cinsiyet değişikliği, cinsel yönelim, hamilelik ve annelik, ırk, din veya inanç, evlilik ve hemcins birliktelikleri ne olursa olsun bireylerin başvuruları teşvik edilmektedir.

Ayrıca engelli kişiler de dahil olmak üzere herkes için kapsayıcı bir görüşme deneyimi sunmak istiyoruz. İşe alım sürecinde bireyselleştirilmiş desteğe ihtiyaç duyan adaylara makul konaklama olanağı sağlamaktan mutluluk duyuyoruz.

Signify'ın Başvuru Sahibinin Gizlilik Bildirimi

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