Używamy techniczne pliki cookie i zanonimizowany dziennik wizyt Zorky. Yandex Metrica (dane są przechowywane na serwerach w Rosji) działa tylko za Twoją zgodą. Nigdy nie sprzedajemy danych. Więcej o cookies i statystykach.
Zorky działa w trybie testowym — wszystko jest bezpłatne. Oferty i strony firm są dostępne dla wszystkich; linki do ogłoszeń i osobiste zestawienie ofert — po rejestracji. Zarejestruj się →
← Wszystkie oferty

Data Scientist

SeniorofficeUtrecht, NL →2 tydz. temu
Analityka rynku
📊 AI / ML / Data Science: wynagrodzenia i popyt na rynku
Stack
mlflowpandaspythonpytorchscikit-learn
Szczegóły
Doświadczenie
od 5 lat
Pokaż firmę i link
Bezpłatnie, po zalogowaniu.
Aplikuj
Prześlij CV — pracodawcy i rekruterzy z różnych krajów, którzy szukają takiego profilu, będą mogli napisać do Ciebie bezpośrednio.
Wyślij CV →
Opis

About […] Founded in 2016, […] is the leading account verification platform, relied upon by 250+ banks and thousands of organizations, to prevent fraud, misdirected payments, and reputational damage. Headquartered in Utrecht, we are scaling our platform and our team across Europe and beyond.

About the role

As part of […]’s strategic growth, we are expanding beyond our core Account Verification services to launch an integrated suite of actionable Fraud and AML risk intelligence products. To drive this, we have established a dedicated domain: Fraud Risk Intelligence. You will join a focused cross-functional team and your primary anchor project is designing and launching our centralized transaction risk-scoring engine.

Within the team, you will collaborate closely with our other Data Scientist, focussing on translating complex statistical concepts into modular, production-ready prototypes.

Responsibilities

include: Build quick-turnaround ML prototypes to validate hypotheses and identify signal quality Work closely with product and ML engineering to turn POCs into scalable systems Explore financial datasets to uncover patterns, edge cases, and insights Select the right algorithms based on the problem (supervised, unsupervised, anomaly detection, etc.) Fine-tune models with awareness of overfitting, false positives, and interpretability Help define how we measure success for fraud detection (e.g., recall vs. precision, AUC, business cost) About you This is an early sta

Pełny opis, firma i link do aplikacji — po zalogowaniu. Zaloguj się
Kontakty pracodawcy (e-mail/telefon/Telegram) są ukryte w publicznym podglądzie. Wyślij CV — a pracodawcy będą mogli napisać do Ciebie sami.
Zgłoś tę ofertę
Pilne pytanie? Napisz @termdocs