Liebst du es, mit grossen Datenmengen zu arbeiten? Bist du teamorientiert, teilst dein Wissen gerne mit anderen, und hast Freude daran, Neues zu lernen? Interessierst du dich für die Themen Betrugsprävention und Kreditrisiko? Möchtest du mit strukturiertem Denken und kreativen Ideen unsere Modelle und Applikationen weiterentwickeln? Dann suchen wir dich per sofort oder nach Vereinbarung als Verstärkung für unser Risk Analytics Team mit Arbeitsort in Zürich.
Aufgaben
- Du entwickelst und implementierst Machine Learning-Modelle in den Bereichen Kreditrisiko und Betrugsprävention
- Du berätst und unterstützt die Fachbereiche durch Reports, Analysen und Modelle
- Du bringst dein Fachwissen und deine analytische Denkweise in interdisziplinären Arbeitsgruppen und Projekten ein
- Du beteiligst dich an der Weiterentwicklung der in-house Analytics Tools und der Erweiterung des Tech-Stacks
Profil
- Abgeschlossenes Hochschulstudium mit quantitativer Ausrichtung
- Sehr gute analytische und konzeptionelle Fähigkeiten
- Sehr gute Kenntnisse in Python sowie Erfahrung mit Python-Frameworks wie Numpy, Pandas und ML-Frameworks wie Scikit-learn, PyTorch
- Sehr gute Kenntnisse in Datenbanksystemen und SQL
- Praxiserfahrung in den Bereichen Zahlungssysteme, Kreditrisiko und Betrugsprävention von Vorteil
- Praxiserfahrung in der Softwareentwicklung sowie mit Git und CI/CD Prozessen von Vorteil
- Du bist engagiert, zuverlässig und zeichnest dich durch selbständiges Arbeiten aus
- Du bist kommunikativ und nimmst proaktiv Kontakt zu den Fachbereichen auf
- Gute Deutsch- und Englischkenntnisse sind vorausgesetzt
Chancen
Bei Viseca arbeitest du in einem dynamischen und kreativen Arbeitsumfeld mit guten Entwicklungsmöglichkeiten. Wir pflegen eine offene und unkomplizierte Kultur und bieten unseren Mitarbeitenden nebst gründlicher Einführung, Home Office Möglichkeit, attraktiven Anstellungsbedingungen und fortschrittlichen Lohnnebenleistungen auch weitreichende Entscheidungskompetenzen.
Kontakt
Viseca Payment Services SA, Alexandra Cicco, Human Resources Management
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