Auf einen Blick
Senior Applied Scientist Credit Risk - designt und optimiert Machine Learning Modelle für Credit Risk Decisioning, Portfolio Management und AI-driven Fraud Detection in Fintech.
💰 $160.000–220.000/Jahr
📊 Senior
🕒 Vollzeit
🌍 Vor Ort
🗺️ Americas
- 5+ Jahre Applied Science OR 3+ mit PhD
- Python & SQL
- ML/Statistics Fundamentals
- Production ML Track Record
Machine Learning
Python
SQL
Statistics
Causal Inference
Credit Risk
✅ Geeignet für
- ML Research Scientist
- Data Science Lead mit Credit Risk Focus
- Quantitative Strategy Researcher
🚫 Weniger geeignet
- Junior Data Scientist ohne Production ML
- Academic-only Profis
- Non-Quantitative Kandidaten
💡 Gut zu wissen
- Production ML Experience ist Kern-Anforderung
- 5+ Jahre ist minimum, nicht entry
- New York Onsite erforderlich
Über das Unternehmen
Ramp baut die intelligente Infrastruktur für Finance-Teams. Das Unternehmen automatisiert über 200 Milliarden Dollar an jährlichem Ausgabevolumen in 70.000+ Unternehmen.
Deine Aufgaben
- Machine Learning Modelle für Credit Risk Decisioning und Portfolio Management designen, bauen und optimieren
- Kompletten Applied Science Entwicklungs-Lebenszyklus eigenen - von Data Exploration bis Deployment, Monitoring, Iteration
- Neue Data Sources investigieren und evaluieren
- Backtesting, Validation und Monitoring Frameworks entwickeln zur Model Performance Evaluation
- Machine Learning, Statistics, Causal Inference, Structural Modeling und Optimization anwenden
- Data-Driven Insights generieren die Product, Risk und Company Strategy beeinflussen
- Mit Product, Business, Engineering und Data Stakeholders partnern
- Best Practices für Model Development, Experimentation, Documentation, Testing und Production Reliability contribute
Deine Voraussetzungen
- Bachelor in Math, Economics, Bioinformatics, Statistics, Engineering, Computer Science oder verwandtem Quantitative Field
- 5+ Jahre Industrie-Erfahrung als Applied Scientist, ML Engineer, Research Scientist oder Äquivalent ODER 3+ Jahre mit PhD
- Starke Vertrautheit mit Mathematical Fundamentals von Advanced Statistics, ML, Optimization und/oder Economics
- Erfahrung mit Large Datasets via Python und SQL
- Starke Python Experience für EDA, Predictive Modeling, Applied ML (NumPy, Pandas, Scikit-learn, PyTorch)
- Starke Kommunikation - Technical Methodology zu Meaningful Data Narratives übersetzen
- Track Record shipping High-Quality ML Products in Production in Scale
Benefits
Flexible PTO, Centralized Home-Office Equipment, Health & Wellness Stipend, Budget für Intra-Office Travel, Weekly Coffee Stipend, 100% Medical/Dental/Vision für Employee + Partial für Dependents, One Medical, 401k, Fertility HRA, Parental Leave bis 16 Wochen bei 100% Pay
