Senior Data Scientist, Fraud

🕒 vor 1 Monat

🇬🇧 Vereinigtes Königreich – Remote

⏰ Vollzeit

🟠 Senior

📊 Data Scientist

👻 Geisterscore 25%

Was es bedeutet: wie wahrscheinlich diese Stelle offen bleibt, ohne dass aktiv eingestellt wird.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.)

WebsiteLinkedInAlle Stellen

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

• Model Development: Prototype, evaluate, and help productionize machine learning models for fraud detection; own their ongoing monitoring and retraining cycles. • Experimentation: Design and run experiments to measure the impact of fraud interventions, balancing customer experience against loss reduction. • Risk Assessment: Size fraud typologies across our product lines to inform prioritisation and investment decisions. • System Maintenance: Build and maintain anomaly detection systems to surface novel fraud vectors before they scale. • Cross-Functional Collaboration: Work closely with fraud operations, engineers, product managers, and data analysts to translate model outputs into real-world mitigations.

🎯 Anforderungen

• A strong foundation in statistics with a degree in a quantitative field (Statistics, Mathematics, Engineering, Computer Science, or similar) • 5+ 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 data science fundamentals: experimentation, statistical inference, model evaluation, and feature engineering • Proficiency in Python and SQL; comfort working across the full model development lifecycle • An investigative instinct, you enjoy digging into data to find patterns others miss • The 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

• Culture: We put our people first and prioritise the well-being of every team member. We’ve built a company where all opinions carry weight and where all voices are heard. We value and respect each other and always look out for one another. Above all, we are human. • Learning: We have a learning and development-focused environment with an emphasis on knowledge sharing, training, and regular internal technical talks. • Compensation: You’ll receive an attractive salary, pension, health insurance, monthly bonuses, plus other benefits