世界最大級監査法人でのAnti-Fraud Consultant (Data Scientist)/ID:006TL00000277uv
どんな仕事か
AI、機械学習、データサイエンティストで、詐欺（チャージバック、アカウント乗っ取り、個人情報窃盗、保険詐欺、エネルギー詐欺、その他関連分野など）に特化した経験を持つ方。経験に応じてシニアおよび管理職も考慮します。 職務には以下の分野が含まれます： - 数学 - 確率、統計、微積分を応用し、生産システムのモデル構築、モデル強化、または深い定量的探索分析によって不正行為を削減する。 - エンジニアリング - 生産システムの不正を削減するためのデータに対する高性能リアルタイム数学計算に必要なアーキテクチャとエンジニアリング。これには、安全なエンジニアリング環境の設定や作業など、関連するエンジニアリング活動も含まれます。 - データ - あらゆる形態のデータ（構造化、半構造化、非構造化、テキスト、画像、動画、音声など）の収集、抽出、前処理、保存、整理、安全確保、準備。ローカルまたはグローバルのコンプライアンス、セキュリティ、法務と連携し、本番システムにおけるデータの適切な利用を確認する。 - 分析 - パターンを発見するためにデータを処理し、可視化する（例：探索的データ分析）。 デルのパフォーマンスを測定または比較するために、社内外で活動する。 - プログラム管理 - すべての活動に関するプレゼンテーション、トラッキング、レポーティング、スケジューリング、コスト分析、予算、技術的なハードウェアとソフトウェアの仕様。 - チームコラボレーション - 品質保証クロスバリデーションエンジニア、品質保証プラットフォームエンジニア、その他のエンジニアリングなど、他のチームメンバーと密接に協力し、高い投資対効果、低い偽陽性率、高いサービスレベル合意など、高品質の成果物を確保する。 AI, machine learning, data scientists with specific experience in fraud (e.g. chargebacks, account takeover, identity theft, insurance fraud, energy fraud and other related areas). Senior and Management positions are also considered based on experience. The role will involve activities in the following areas: • Mathematics - Applying probability, statistics and calculus to reduce fraud by model building, model enhancing or deep quantitative exploratory analysis for production systems. • Engineering - The architecture and engineering necessary for high performance real-time mathematical compute on data to reduce fraud in production systems. This includes related engineering activities such as setting up and working in secure engineering environments. • Data - Collection, extraction, pre-processing, storing, organizing, securing and preparing data in all of it’s forms (e.g. structured, semi-structured, unstructured, text, image, video, audio, etc). Working with local or global compliance, security and legal to confirm the proper utilization of data in production systems. • Analysis – This involves both processing and visualizing data to discover patterns (e.g. exploratory data analysis). Will work both internally and externally to measure or compare model performance. • Program Management – Presentations, tracking, reporting, scheduling, cost analysis, budgeting, technical hardware and software specifications, on all activities. • Team Collaboration – Working closely with other team members closely such as Quality Assurance Cross-Validation engineers, Quality Assurance Platform Engineers, other Engineering to ensure high quality deliverables, including, but not limited to, high return on investment, low false positive rates, high service level agreement, etc.
必要なスキル・経験
経験 - 不正、金融、フィンテック、バイオテクノロジーにおける7年以上のデータサイエンス経験。 - 上級職にはポスドク/博士号、上級職以外には修士号以上が必要。AI、ML、CS、EE、数学、ライフサイエンスのいずれかの専攻。 - ビジネスおよび技術的な聴衆の前で、分析に基づく行動に影響を与えたり説得したりするための優れたプレゼンテーションおよびコミュニケーションスキル。 - C、C++、Java、Python、またはRを用いて、クラウド、FPGA、GPU、またはQuantumでコーディングし、その結果を厳格な契約期限内にQAとともに提供した7年以上の経験。 - 10万ドル以上の学術論文、学会発表、特許、企業賞、ニュースレポート、学術助成金、政府助成金、またはそれと同等の実績があること。 Experience: • 7+ years data science experience in fraud, finance, fintech or biotech data science with contributions of at least 200MM JPY or equivalent currency annually. • Post-Doctorate / Ph.D. required for senior roles and M.S. or higher required for non-senior roles. Discipline in AI, ML, CS, EE, Mathematics, or Life Sciences. • Superior presentation and communications skills in front of business and technical audiences in order to influence or convince an action based on analysis. • 7+ years experience coding with C, C++, Java, Python, or R, in Cloud, FPGA, GPU or Quantum, and providing those results with QA on strict contract deadlines. • A history of journal publications, conference talks, patents, company awards, news reports, academic or government grants of at least 100,000 USD or equivalent.
選考プロセス
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| 想定年収 | 500 万円 〜 1,450 万円 年収は能力と経験により応相談 |
| ポジション | テクノロジーユニット |
| 勤務地 | 東京都 記載勤務地以外も勤務できる場合がございますので、お問い合わせください。 |