Data Scientist – Fraud

🕒 vor 3 Monaten

🇿🇦 Südafrika – Remote

⏰ Vollzeit

🟡 Mittelstufe

🟠 Senior

📊 Data Scientist

👻 Geisterscore 39%

Was es bedeutet: die Wahrscheinlichkeit, dass für diese Stelle niemand wirklich einstellt.So liest du es: 60 % oder höher heißt, wir halten das für einen Geisterjob. Niedrigere Werte sind weniger bedenklich.Wie wir werten: Dauer offen, Neuveröffentlichungen, offene Stellen vs Teamgröße, wie schnell Stellen geschlossen werden, und ob ein Gehalt angegeben ist.Hinweis: eine Schätzung aus öffentlichen Daten, kein Urteil über das Unternehmen. Echte Stellen können hoch punkten, nutze es also als Hinweis, nicht als Fakt.

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Moniepoint Inc. (Formerly TeamApt Inc.)

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1001 - 5000 Mitarbeiter

💳 Fintech

🏦 Bankwesen

Fintech • Banking • Payments

Moniepoint Inc. ist Afrikas umfassendes Finanzökosystem, das nahtlose Lösungen in den Bereichen Zahlungen, Banking, Kreditvergabe und Unternehmensführung für über 10 Millionen Unternehmen und Einzelpersonen bietet. Als Nigerias größter Erwerber von Händlern unterstützt Moniepoint die Mehrheit der Point-of-Sale (POS) Transaktionen im Land. Das Unternehmen verarbeitet monatlich 17 Milliarden Dollar, wobei es profitable Betriebsabläufe sicherstellt. Seit Beginn der Geschäftstätigkeit im Jahr 2019 unterstützt Moniepoint Unternehmen mit seiner umfassenden Finanzdienstleistungsplattform und leistet bedeutende Beiträge zur finanziellen Inklusion in aufstrebenden Märkten.

Beschreibung

• Prototype, evaluate, and help produce machine learning models for fraud detection • Own ongoing model monitoring and retraining cycles • Design and run experiments measuring fraud-intervention impact while balancing customer experience and loss reduction • Size fraud typologies across product lines to inform prioritization and investment decisions • Build and maintain anomaly detection systems to identify novel fraud vectors before they scale • Collaborate with fraud operations, engineers, product managers, and data analysts to translate model outputs into real-world mitigations • Develop production-grade ML models and detection systems protecting customers and merchants • Support product prioritization and strategic investment decisions through fraud analysis

🎯 Anforderungen

• Strong foundation in statistics with a degree in a quantitative field (Statistics, Mathematics, Engineering, Computer Science, or similar) • 3+ years of experience in data science, decision science, or risk analytics within fraud, payments, or financial crime • Hands-on experience building and deploying machine learning models in a production environment • Fraud, risk, or financial services experience is a strong plus • Solid grounding in experimentation, statistical inference, model evaluation, and feature engineering • Proficiency in Python and SQL • Comfort working across the full model development lifecycle • Ability to communicate technical findings clearly to non-technical stakeholders and translate insights into action • Comfort working in fast-paced, cross-functional teams with high ownership expectations

🏖️ Vorteile

• Pension • Health insurance • Annual bonus • Attractive salary • Learning and development-focused environment • Knowledge sharing, training, and regular internal technical talks • People-first culture prioritizing team-member well-being • Inclusive environment and equal opportunity commitment

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