你是否对与真实数据一起工作，并对美国经济中的中小企业产生影响感到激动？你是否想成为支付领域的思想领袖，通过创新的欺诈解决方案来拓展边界？
摩根大通公司企业与投资银行业务是全球投资银行、批发支付、市场和证券服务的领导者。全球最重要的公司、政府和机构将他们的业务托付给我们，在100多个国家开展业务。
作为支付组织中信任与安全部门的一部分，您将参与开发机器学习模型，通过检测和减轻欺诈风险，促进安全可靠的中小企业支付。您将尝试使用各种相关的人工智能和机器学习算法和技术，作为监管数万亿美元的电汇/ACH交易和数亿张卡交易的组织的一部分，构建一流的解决方案。
工作职责
• 构建用于检测支付欺诈、商户欺诈和商户风险的机器学习系统和模型
• 使用先进的探索技术研究和分析大型数据集，并向关键利益相关者传达发现结果
• 主导并负责从数据提取、模型开发到模型部署和生产评估/维护的完整生命周期
• 设计和实施知识图谱，捕获来自各种第三方/合作伙伴数据源及其关系的信息
• 与业务、运营和产品团队密切合作，制定有效的风险和欺诈解决方案。
• 在我们的欺诈/风险解决方案中引入以人工智能/机器学习为先的思维，从而实现运营卓越。
• 设计和实施知识图谱，捕获来自各种第三方/合作伙伴数据源及其关系的信息
• 与业务、运营和产品团队密切合作，制定有效的风险和欺诈解决方案。
所需的资格、能力和技能：
• 在机器学习、数据科学或相关学科（如计算机科学、应用数学、统计学、物理学、人工智能）中获得硕士或博士学位
• 深入理解决策树、随机森林、神经网络、图模型等机器学习和建模算法
• 精通数据预处理、特征提取、模型构建和统计分析的技术专长
• 熟练掌握数据库（SQL）和编程语言（至少一种：Python或Java）
• 3年以上使用机器学习API和计算包（如XgBoost、Pandas、TensorFlow、Scikit-Learn、NumPy、SciPy）的经验
• 5年以上使用Hadoop、Spark、Flink等大数据技术的经验。
首选资格、能力和技能
• 在支付领域具有过去的人工智能/机器学习经验是一个重要的加分项 
旧金山