عالم بيانات رئيسي

الوصف

بناء الوظيفة. كن أول ممارس لها. لا توجد نماذج في الإنتاج. هذا هو خط البداية الصادق، وهو أيضًا العرض. تمتلك DigitalZone الأجزاء التي لا تزال معظم الشركات تكافح من أجلها: مستودع موحد، وفرق هندسة البيانات والتحليلات تعمل بالفعل، وبيانات سلوكية ومعاملات من أعمال السلع الرقمية، ومنصة تذاكر، ومكان تداول منظم. ما لا تملكه هو نموذج واحد يقرر أي شيء. لا شيء يسجل مخاطر الاحتيال، لا شيء يتنبأ بالطلب، لا شيء يختار ما يراه العميل بعد ذلك. أنت أول موظف في علم البيانات. ستقوم ببناء الفريق، وتحديد كيفية عمله، وستكون شخصيًا عالم البيانات للمنصة: المدفوعات، والهوية، وتكنولوجيا التسويق. ستقدم تقاريرك مباشرة إلى المدير التنفيذي الذي يمتلك المنتج والبيانات، لذا فإن المسافة بين اكتشافك والقرار هي محادثة واحدة. وهذا يعني أيضًا أنه لا يوجد أحد للاختباء وراءه عندما لا يعمل النموذج. الجزء الصعب الاحتيال في سوق يعتمد بشكل كبير على النقد مع شبكات الوكلاء والتعرض لرد المبالغ المدفوعة لا يتوقف. سيكون نموذجك عدائيًا من اليوم الأول، والعتبة التي تحددها هي مقايضة حية بين الخسارة التي تم منعها والعملاء المحظورين. هذا القرار سيكون قرارك لاتخاذه والدفاع عنه. الهوية هي النصف الآخر. تصل سجلات العملاء من عدة منتجات وتسجيل دخول شريك، وحلها في ملف تعريف واحد موثوق به هو ما يجعل التخصيص، وتسجيل المخاطر، ونصف خارطة طريق الشركة ممكنة. لم يقم أحد بذلك بعد. ما ستفعله - بناء الوظيفة من شخص واحد إلى فريق: الميثاق، والتوظيف، والمعيار لكيفية تحديد النموذج، والتحقق منه، وشحنه، ومراقبته، وإيقافه. - امتلاك الكشف عن الاحتيال كمنتج: تسجيل مخاطر المعاملات والمدفوعات، وإساءة استخدام رد المبالغ المدفوعة واستردادها، والاستيلاء على الحسابات، وإساءة استخدام العروض الترويجية، والكشف عن الشذوذ لدى الوكلاء والتجار. تحديد العتبات مع الاحتيال والعمليات، والدفاع عن مقايضة الخسارة مقابل الاحتكاك. - امتلاك الجانب النمذجي لإدارة الهوية: حل الهوية وربط السجلات عبر المصادر، وإزالة التكرار وثقة المطابقة، وتسجيل اكتمال الملف الشخصي، وملف تعريف العميل الموحد الذي تقرأ منه كل من التخصيص والمخاطر. - قيادة طبقة الإجراء التالي الأفضل والتجزئة وراء التواصل الشخصي مع العملاء. - وضع النماذج في الإنتاج والحفاظ عليها هناك، مع فريق السحابة على الخدمة وعمليات تعلم الآلة (MLOps): المراقبة، والانحراف، وإعادة التدريب، والتراجع، ونتيجة عمل واحدة قابلة للقياس لكل نموذج أنت على استعداد للحكم عليه. - امتلاك نماذج التخطيط: التنبؤ بالطلب والمخزون، والميزانية التنبؤية، وأهداف الفئة ومستوى SKU، والتوقف عن التعامل، والقيمة الدائمة. - امتلاك تصميم التجربة عبر المنتج والتسويق: الفرضية، والحد الأدنى للتأثير القابل للكشف، وقاعدة القرار، والقراءات الصادقة بما في ذلك القراءات الفارغة. - الاتفاق على الحدود مع هندسة البيانات والتحليلات. لم يتم تسويتها اليوم. تسويتها جزء من الوظيفة. - تقديم قرار لأصحاب المصلحة، وليس دفتر ملاحظات. تأتي التعريفات من عقد مقاييس الشركة، ولا يصبح الرقم غير المتحقق منه حقيقة بمجرد ظهوره في عرض تقديمي. ما ستحضره - 7+ سنوات في علم البيانات، 2+ قيادة أو توجيه العلماء. كونك العالم الأول أو الثاني في مكان ما يحسب مرتين. - نماذج في الإنتاج ذات نتيجة عمل قابلة للقياس. متطلب صارم: حركة مرور حية، مراقبة، تأثير محدد كمياً. مجموعة من دفاتر الملاحظات ليست هذا. - عمق نمذجة الاحتيال أو المخاطر، بالإضافة إلى واحد على الأقل مما يلي: حل الهوية ومطابقة الكيانات، والتنبؤ، والتوقف عن التعامل والقيمة الدائمة، والتخصيص، ونمذجة الرفع، والاستدلال السببي. - SQL قوي مقابل بيانات المعاملات والأحداث الكبيرة في مستودع عمودي، Python قوي، ورمز يمكن لشخص آخر تشغيله في الربع التالي. - دقة تجريبية وسببية، بما في ذلك الأساليب شبه التجريبية حيث لا يكون التوزيع العشوائي ممكنًا. - إتقان التكنولوجيا المالية الاستهلاكية أو المدفوعات: المعاملات، والمسارات، والفئات، وأنماط الاحتيال. - القدرة على مواءمة المنتج والهندسة والتسويق والتجارة على تعريف مشكلة واحدة قبل بدء أي نمذجة. - العمل بمساعدة الذكاء الاصطناعي، مع قاعدة أنك لا تشحن أبدًا مخرجات لا يمكنك شرحها. من الجيد أن يكون لديك - بناء وظيفة علم البيانات من الصفر، بما في ذلك التعيينات الأولى ومسار النشر الأول. - الاحتيال أو مخاطر الدفع في سوق يتميز بسلوك يعتمد على النقد، أو التعرض لرد المبالغ المدفوعة، أو شبكات الوكلاء. - خبرة في الرسم البياني للهوية، أو KYC، أو منصة بيانات العملاء. - بيانات المستهلك في منطقة الشرق الأوسط وشمال إفريقيا أو الأسواق الناشئة، مع واقع جودة البيانات الذي يأتي معها. - اللغة العربية. ما لن نتظاهر به لا يوجد فريق بعد، ولا بنية تحتية للخدمة يمكنك الاعتماد عليها، ولا معايير علم البيانات للاختباء وراءها. الأشهر الستة الأولى هي أنت، ومستودع، والكثير من المحادثات مع أصحاب المصلحة. ما تحصل عليه في المقابل هو صفحة بيضاء في شركة قررت بالفعل أن النماذج مهمة، وفرصة نادرة للحكم عليك بناءً على النتائج التي حددتها بنفسك. إذا كنت ترغب في الانضمام إلى منظمة علم بيانات ناضجة، فهذا الدور خاطئ. إذا كنت ترغب في أن تكون السبب في وجود واحدة، فتقدم بطلب.

ما ستقوم به

• • ستقوم ببناء وظيفة علم البيانات من الصفر، وتوظيف الفريق وتحديد معايير تطوير النماذج ونشرها. ستمتلك الكشف عن الاحتيال، وحل الهوية، والنمذجة التنبؤية مع تحقيق نتائج الأعمال من خلال اتخاذ القرارات المستنيرة بالبيانات.

المتطلبات

يتطلب الدور أكثر من 7 سنوات من الخبرة في علم البيانات مع سنتين على الأقل في دور قيادي أو إرشادي. يجب أن يكون لدى المرشحين سجل حافل في نشر النماذج في الإنتاج مع تأثير تجاري قابل للقياس وخبرة عميقة في نمذجة الاحتيال أو المخاطر.

المزايا

• • - حزم تعويضات هي الأفضل في السوق

الأسئلة الشائعة