Responsable de Analítica Técnica / Científico de Datos Líder Fully Remote - US

Responsable de Analítica Técnica / Científico de Datos Líder

Tiempo completo • Fully Remote - US
Beneficios:
  • 401(k)
  • Seguro dental
  • Seguro médico
  • Tiempo libre remunerado
  • Seguro de visión
Buscamos un Responsable de Análisis Técnico/Científico de Datos Principal para liderar el diseño, desarrollo, prueba, validación y despliegue de análisis avanzados, modelos de aprendizaje automático y capacidades de detección de fraudes habilitadas por IA que apoyen la supervisión federal y las actividades de investigación.

El candidato seleccionado proporcionará liderazgo técnico en múltiples proyectos analíticos, asegurando entregables de alta calidad, mentorizando a equipos técnicos y colaborando con partes interesadas gubernamentales para detectar fraude, desperdicio, abuso y mala gestión en grandes programas federales de prestaciones.

Responsabilidades:
  • Debe contar con cinco (5) o más años de experiencia práctica desarrollando reglas analíticas y modelos para casos de detección de fraude utilizando herramientas analíticas de vanguardia y mejores prácticas.
  • Debe contar con cinco (5) o más años de experiencia práctica diseñando enfoques analíticos, gestionando el desarrollo y pruebas del modelo, y realizando un control de calidad exhaustivo.
  • Debe tener experiencia identificando casos de uso utilizando enfoques innovadores para detectar y prevenir fraudes, desperdicios, abusos y mala gestión.
  • Debe contar con cinco (5) o más años de seguimiento del progreso del proyecto e identificación y mitigación de riesgos y problemas asociados con la entrega de proyectos a tiempo y con un alto nivel de calidad.
  • Debe disponer de cinco (5) o más años de revisión exhaustiva y control de calidad en los productos de trabajo de los equipos de soporte a contratistas antes de finalizar los modelos analíticos y los conocimientos
  • Debe tener cinco (5) o más años de experiencia práctica programando reglas y modelos utilizando técnicas y herramientas de programación de código abierto.
  • Debe tener buenas habilidades orales y escritas.
Requisitos mínimos
  • Mínimo 5 años desarrollando análisis de detección de fraude.
  • Mínimo 5 años diseñando enfoques analíticos y gestionando el desarrollo de modelos.
  • Mínimo 5 años programando en Python u otros lenguajes de programación de código abierto.
  • Experiencia en aprendizaje automático, detección de anomalías, análisis predictivo e inteligencia artificial.
  • Experiencia liderando equipos técnicos.
  • Excelentes habilidades de comunicación verbal y escrita.
Cualificaciones Preferidas
  • Experiencia apoyando a agencias federales de supervisión.
  • Experiencia con Databricks, SQL Server, Azure.
  • Experiencia apoyando la detección de fraudes en programas federales de prestaciones.
  • Experiencia con análisis de grafos y Neo4j.

Este es un puesto remoto.





(si ya tienes un currículum en Indeed)

O aplicar aquí.

* campos requeridos

Text me updates about my application
Message and data rates may apply. Message frequency varies. Reply STOP to opt out. Reply HELP for help. See our User Terms of Service and Privacy Policy for details.
Ubicación
Or
Or
If no code provided, add their name instead.
Política de privacidad

Beneficios

Magnus Management Group ofrece un paquete de beneficios competitivo y completo, que incluye:
3 semanas de permiso remunerado
Todos los días festivos federales
Seguro médico, dental y de visión
Plan de jubilación 401K
Incapacidad a largo plazo
Reembolso de matrícula y apoyo al desarrollo profesional

Magnus es un empleador que ofrece igualdad de oportunidades, y todos los solicitantes cualificados serán considerados para el empleo sin distinción de raza, color, religión, sexo, origen nacional o condición de veterano o discapacidad.

Todos los empleados actuales y contratistas recibirán un bono de recomendación por traer un futuro Magnus'er según la política de la empresa.

Magnus utiliza E-Verify para validar la capacidad de todos los nuevos empleados para trabajar legalmente en EE. UU.