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Develop and implement data science models and algorithms to solve risk-related problems in the back office. Analyze and interpret complex data, ensuring data quality and integrity across datasets. Collaborate with stakeholders across Product, Platform, MLOps, and Operations to understand data requirements and drive automation initiatives. Optimize data processes for efficiency and performance and perform advanced statistical analysis and reporting. Drive projects end-to-end from ideation to implementation in a time-sensitive and efficient manner, delivering measurable improvements to KPIs. Apply expertise in SQL and at least one statistical programming language (SAS, R, Python) and leverage forecasting, NLP, and visualization tools to inform business decisions.

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