Perusahaan sedang mencari Data Scientist untuk merancang dan mengimplementasikan model data serta algoritma machine learning guna mendeteksi dan mencegah perilaku penipuan di berbagai sistem IT, transaksi, dan aktivitas pengguna.

• Memiliki gelar Sarjana atau Magister di bidang Data Science, Ilmu Komputer, Statistika, atau bidang terkait.

• Memiliki pengalaman 3+ tahun di bidang data science, analitik penipuan, atau deteksi ancaman siber, idealnya di lingkungan yang diatur atau berisiko tinggi.

• Mahir dalam bahasa pemrograman Python, R, atau sejenisnya untuk pemodelan statistik dan machine learning.

• Berpengalaman dengan tools seperti SQL, Spark, Scikit-learn, TensorFlow, atau tools serupa.

• Memahami format data keamanan (misal: syslogs, JSON, NetFlow) dan platform SIEM (misal: Splunk, QRadar, ELK).

• Memiliki pemahaman yang kuat tentang prinsip-prinsip keamanan siber, vektor penipuan, dan kerangka kerja kontrol (misal: NIST CSF, ISO 27001, COBIT).

• Memiliki pengetahuan yang kuat tentang deteksi anomali, pembelajaran terawasi dan tak terawasi, serta analisis deret waktu.

• Mampu mengomunikasikan temuan teknis kepada pemangku kepentingan non-teknis secara efektif.

• Memiliki kemampuan berpikir kritis, pemecahan masalah, dan analisis statistik yang kuat.

• Memahami pemodelan ancaman, toleransi risiko, dan strategi mitigasi.

• Mampu bekerja lintas fungsi dengan tim GRC, kepatuhan, dan tim engineering.

• Merancang dan mengimplementasikan model data serta algoritma machine learning untuk mendeteksi dan mencegah perilaku penipuan di sistem IT, transaksi, dan aktivitas pengguna.

• Menganalisis dataset berskala besar dari log, sistem keamanan jaringan, dan telemetri endpoint untuk mengidentifikasi anomali dan pola penipuan.

• Mengembangkan dan memelihara mekanisme penilaian risiko penipuan serta sistem peringatan otomatis untuk menerjemahkan indikator penipuan menjadi intelijen yang dapat ditindaklanjuti dan kebijakan.

• Membuat dashboard dan visualisasi untuk mengomunikasikan tren penipuan, metrik insiden, dan kinerja model kepada pemangku kepentingan dan auditor.

• Mendukung upaya kepatuhan regulasi (misal: ISO 27001, NIST, GDPR) dengan menyediakan bukti efektivitas kontrol dan penilaian risiko berbasis data.

• Melakukan tinjauan pasca-insiden menggunakan data forensik untuk meningkatkan kerangka kerja deteksi dan pencegahan.