Fraud Analitiği ve Optimizasyon (Data Scientist)

Genel Nitelikler

• Üniversitelerin Endüstri Mühendisliği, İstatistik, Matematik, Bilgisayar Mühendisliği veya benzeri bölümlerinden mezun,
• Veri bilimi / optimizasyon alanında en az 2–3 yıl deneyim,
• Operations Research / Optimizasyon (LP, MILP, network flow, stok & rota optimizasyonu) konularında uygulamalı tecrübe,
• Zaman serisi tahminleme (nakit talebi, işlem hacmi vb.) konusunda deneyim,
• Python (pandas, numpy, scikit-learn, pulp / pyomo) ve SQL bilgisi,
• Tercihen bankacılık, ATM / nakit yönetimi veya operasyonel analitik deneyimi,
• Analitik düşünme yeteneği güçlü, sonuç ve değer üretmeye odaklı.

İş Tanımı

• ATM ve şube bazlı nakit optimizasyonu modelleri geliştirmek,
• Nakit talebine yönelik zaman serisi tahminleme modelleri oluşturmak,
• Kısıtlar (SLA, operasyonel kapasite, maliyet, risk skorları) altında Operations Research tabanlı optimizasyon problemleri tasarlamak,
• Linear Programming / Mixed Integer Programming,
• Çok amaçlı optimizasyon (maliyet – risk – hizmet seviyesi dengesi),
• Fraud risk skorlarını nakit ve operasyonel karar modellerine entegre etmek,
• Python ve SQL kullanarak veri hazırlama, feature engineering ve modelleme süreçlerini yürütmek,
• Model performanslarını izlemek, operasyonel kazanımları ölçmek ve üst yönetime raporlamak.

Başvurunuz nedeni ile paylaşmış olduğunuz veriler 6698 sayılı Kişisel Verilerin Korunması Kanunu (“KVKK”) kapsamında korunmakta ve işlenmektedir. Ayrıntılı bilgi için https://kariyer.denizbank.com/kvkk-information adresini ziyaret edebilirsiniz