Data Scientist (Fraud) in Katowice

Moniepoint jest najszybciej rozwijającym się fintech w Afryce, zaufanym przez ponad 10 milionów kont biznesowych i indywidualnych, przetwarzającym miliardy Naira w transakcjach miesięcznie. Naszą misją jest umożliwienie finansowego szczęścia dla każdego Afrykanina, wszędzie.

O tej roli: Szukamy Data Scientist, który będzie kluczowym elementem w walce z oszustwami — budując modele, eksperymenty i systemy detekcji, które chronią miliony klientów i sprzedawców na naszej platformie. To rola o wysokim wpływie na styku uczenia maszynowego, produktu i inżynierii, gdzie Twoja praca bezpośrednio kształtuje sposób, w jaki Moniepoint wykrywa i reaguje na pojawiające się zagrożenia oszustw.

Jesteś osobą opartą na danych, intelektualnie ciekawą Data Scientist, która czerpie energię z trudnych problemów związanych z oszustwami i przestępczością finansową. Będziesz prototypować i wdrażać modele ML, projektować eksperymenty oraz odkrywać nowe sygnały oszustw w naszym ekosystemie — ściśle współpracując z inżynierami, menedżerami produktów i analitykami, aby przekształcić swoją pracę w systemy gotowe do produkcji.

Obowiązki:

• Prototypowanie, ocena i pomoc w produkcji modeli uczenia maszynowego do wykrywania oszustw; odpowiedzialność za ich bieżące monitorowanie i cykle retrainingowe.
• Projektowanie i prowadzenie eksperymentów w celu pomiaru wpływu interwencji przeciw oszustwom, równoważąc doświadczenie klienta z redukcją strat.
• Określenie typologii oszustw w naszych liniach produktów w celu informowania o priorytetach i decyzjach inwestycyjnych.
• Budowanie i utrzymywanie systemów detekcji anomalii w celu ujawnienia nowych wektorów oszustw zanim się rozwiną.
• Ścisła współpraca z operacjami oszustw, inżynierami, menedżerami produktów i analitykami danych w celu przetłumaczenia wyników modeli na rzeczywiste działania.

Doświadczenie i tło:

• Silne podstawy w statystyce z dyplomem w dziedzinie ilościowej (statystyka, matematyka, inżynieria, informatyka lub podobne).
• 3+ lata doświadczenia w data science, decision science lub analizie ryzyka w obszarze oszustw, płatności lub przestępczości finansowej.
• Praktyczne doświadczenie w budowaniu i wdrażaniu modeli uczenia maszynowego w środowisku produkcyjnym.
• Doświadczenie w obszarze oszustw, ryzyka lub usług finansowych jest dużym plusem.
• Solidne podstawy w fundamentach data science: eksperymentowanie, wnioskowanie statystyczne, ocena modeli i inżynieria cech.
• Komfort pracy w szybkim tempie, w zespołach międzyfunkcyjnych z wysokimi oczekiwaniami dotyczącymi odpowiedzialności.
• Biegłość w Pythonie i SQL; komfort pracy w całym cyklu rozwoju modelu.
• Instynkt śledczy — lubisz zgłębiać dane, aby znaleźć wzorce, które umykają innym.
• Umiejętność jasnego komunikowania technicznych ustaleń osobom nietechnicznym i przekształcania spostrzeżeń w działania.

Jak wygląda sukces w tej roli:

• Modele ML i systemy detekcji anomalii gotowe do produkcji, które skutecznie ujawniają i łagodzą nowe wektory oszustw zanim się rozwiną.
• Starannie zaprojektowane eksperymenty, które skutecznie równoważą doświadczenie klienta z redukcją strat z powodu oszustw.
• Jasne określenie typologii oszustw, które skutecznie napędza priorytetyzację produktów i decyzje strategiczne dotyczące inwestycji.
• Bezproblemowa współpraca międzyfunkcyjna, w której techniczne wyniki modeli są konsekwentnie przekształcane w rzeczywiste działania przeciw oszustwom.

Dlaczego warto do nas dołączyć?

• Kultura: Stawiamy naszych ludzi na pierwszym miejscu i priorytetowo traktujemy dobro każdego członka zespołu. Zbudowaliśmy firmę, w której wszystkie opinie mają znaczenie, a wszystkie głosy są słyszane. Wartościujemy i szanujemy się nawzajem i zawsze dbamy o siebie. Przede wszystkim jesteśmy ludźmi.
• Nauka: Mamy środowisko skoncentrowane na nauce i rozwoju, z naciskiem na dzielenie się wiedzą, szkolenia i regularne wewnętrzne wykłady techniczne.
• Wynagrodzenie: Otrzymasz atrakcyjne wynagrodzenie, emeryturę, ubezpieczenie zdrowotne, roczną premię oraz inne korzyści.

Moniepoint jest pracodawcą oferującym równe szanse. Świętujemy różnorodność i zobowiązujemy się do stworzenia inkluzywnego środowiska dla wszystkich pracowników i kandydatów.