数据科学与机器学习（风险与欺诈）经理

### 风险与欺诈数据科学与机器学习经理 #### 我们是谁 在Trustly，我们通过革新支付世界，构建一个更智能、更快速、更安全的金融未来。作为开放银行支付领域的全球领导者，我们正在将银行支付确立为结账时的新标准，为全球数百万消费者和商家提供无与伦比的自由、速度和便利。 我们的愿景：构建世界上最具颠覆性的支付网络，重新定义支付体验应有的感受。 Trustly是一个由创新者、合作者和实干家组成的全球团队。如果您以强烈的目标为导向，并在充满活力、创业精神和高速增长的环境中茁壮成长，加入我们，成为改变世界支付方式团队的一员。 #### 关于团队 Trustly的数据团队是我们决策和产品创新的支柱。我们是一个全球性的多学科集体，由软件工程师、数据工程师、机器学习专家、科学家和分析师组成，我们相信数据不仅仅是行和列 - 它是更透明金融生态系统的燃料。 我们在高规模工程和深度金融智能的交汇处运作。我们的团队实时处理数百万笔交易，将复杂的开放银行信号转化为无缝的支付体验。我们以智力好奇心、技术卓越和极端的所有权文化为荣。 #### 关于职位 您将领导负责构建和部署Trustly交易决策核心的机器学习模型的团队 - 确定每笔交易是否被批准和保证。您的工作将直接影响我们如何管理风险、防止欺诈、保护我们的客户以及大规模提供快速、可靠的支付体验。 这是一个亲自动手的管理角色。您将亲自开发和发布生产就绪的模型，同时为数据科学家和机器学习工程师团队设定技术方向。您将指导和发展团队，建立强大的建模和实验实践，并全面负责其工作 - 从路线图和开发到部署、监控和持续改进。 您将与风险、产品、工程和财务部门紧密合作，将复杂的风险挑战转化为实际的机器学习解决方案和可衡量的业务成果。 #### 您将做些什么 **构建和发布模型** - 构建、验证、部署并持续改进用于ACH返回风险、欺诈检测和账户接管的机器学习模型。 - 使用交易、账户、设备、网络和行为数据开发实时、在线和离线特征。 - 设计在低延迟、高容量生产环境中可靠运行的模型。 - 设计并分析实验以衡量模型和政策变化的影响，包括冠军挑战者测试、保留样本和分阶段发布。 - 量化模型变化对损失率、批准率、客户体验、商家绩效和整体投资回报率的影响。 - 将复杂的建模结果转化为清晰的分析和建议，供风险、产品、财务和更广泛业务中的非技术合作伙伴使用。 **领导和培养团队** - 指导和发展全栈数据科学家和机器学习工程师团队，他们在建模和生产工程方面都有专长。 - 根据技术深度、商业判断力和构建可靠生产系统的能力招聘、评估和提升人才。 - 在团队中设定技术质量、执行力和问责制的高标准。 - 对团队交付的内容 - 发布内容、发布时间以及在生产中的表现 - 负责。 - 负责ACH返回风险、欺诈和账户接管方面的模型路线图，确保团队专注于最高影响力的机会。 - 建立团队的运营节奏，包括优先级排序、模型审查、发布准备、绩效审查和重大损失事件后的事后分析。 - 创造一个环境，让团队能够快速行动，同时保持对测试、文档编制、治理和生产可靠性的高标准。 - 负责生产模型性能，包括监控、漂移检测、重新训练计划、模型更新以及决定何时修改或停止使用模型。 **治理、影响和合作** - 维护全面的模型文档、验证证据、决策记录和审计跟踪，同时支持独立的模型验证。 - 确保生产决策是可解释的，并在必须向商家、内部审查员、监管机构或审计员证明结果时提供清晰的原因代码。 - 与产品和工程部门合作，处理评分延迟、决策时的特征可用性、系统可靠性以及与Trustly风险引擎的集成。 - 与风险运营部门共同负责决策策略和政策层，确保模型转化为有效的运营和业务成果。 - 在推荐变更时评估并清晰传达批准率、欺诈和损失率、客户体验和收入之间的权衡。 - 与财务和风险部门共同负责损失预测，将模型行为和投资组合趋势与财务结果联系起来。 - 向高级和执行利益相关者展示模型性能、损失驱动因素、新兴风险和路线图权衡。 - 评估第三方风险数据、工具和模型提供商，确定外部能力可以加强Trustly决策生态系统的地方。 #### 我们正在寻找的人才 - 至少五年的生产环境中构建和部署机器学习模型的经验，包括两年或以上领导团队的经验。 - 真正的亲自动手的技术背景，目前有能力构建、验证和部署生产模型。 - 扎实的Python技能和高级SQL经验，能够使用大型数据集