Científico de Datos - Detecciones

¿Quiénes somos?

¡Hola! 👋 ¡Somos Ravelin! Somos una empresa de detección de fraudes que utiliza tecnología avanzada de aprendizaje automático y análisis de redes para resolver grandes problemas. Nuestro objetivo es hacer que las transacciones en línea sean más seguras y ayudar a nuestros clientes a sentirse seguros al atender a sus clientes.

¡Y nos divertimos en el proceso! Somos un grupo amistoso y nos enorgullece tener una fuerte cultura y adherirnos a nuestros valores de empatía, ambición, unidad e integridad. Valoramos mucho el equilibrio entre trabajo y vida personal y adoptamos una estructura de empresa con jerarquía plana. Únete a nosotros y aprenderás rápidamente sobre tecnología de vanguardia y trabajarás con algunas de las personas más brillantes y agradables: echa un vistazo a nuestras reseñas en Glassdoor.

Si esto suena atractivo, ¡nos encantaría saber de ti! Para obtener más información, consulta nuestro blog para ver si te gustaría ayudarnos a prevenir el delito y proteger las empresas en línea más grandes del mundo.

El Equipo

Te unirás al equipo de Detección. El equipo de Detección es responsable de mantener las tasas de fraude bajas, y a los clientes contentos, mediante la formación y despliegue continuo de modelos de aprendizaje automático. Nos esforzamos por hacer que la implementación de modelos sea tan fácil y libre de errores como las implementaciones de código. Las Mejores Prácticas para la Ingeniería de ML de Google son nuestra guía.

Nuestros modelos se entrenan para detectar varios tipos de fraude, utilizando una variedad de fuentes de datos y técnicas en tiempo real. Las predicciones deben ser devueltas en menos de 300 ms. Cuando los modelos no funcionan como se esperaba, el equipo de Detección debe investigar por qué.

El equipo de Detección es fundamental para el éxito de Ravelin. Trabajan en estrecha colaboración con el Equipo de Ingeniería de Datos que construye infraestructura y el Equipo de Inteligencia e Investigación que se comunica con los clientes.

El Rol

Actualmente estamos buscando un Científico de Datos para ayudar a entrenar, implementar, depurar y evaluar nuestros modelos de detección de fraudes. Nuestro candidato ideal es pragmático, accesible y lleno de conocimiento templado por fracasos pasados.

Evaluar modelos de fraude es difícil; a menudo no recibimos etiquetas durante 3 meses. Necesitarás usar tu juicio cuando investigues casos de fraude ambiguos y cuando estés investigando la veracidad del propio modelo.

Tenemos que construir modelos sólidos que sean capaces de actualizar sus creencias cuando se encuentran con nuevos métodos de fraude: nuestros clientes esperan que estemos un paso por delante del fraude, no detrás. Se te proporcionará el equipo, el espacio y la orientación que necesites para construir modelos de detección de fraude de clase mundial.

El trabajo no es solo investigación desde cero. El trabajo diario se centra en progresar de manera segura e incremental hacia modelos mejores para nuestros clientes. El candidato ideal está dispuesto a involucrarse en ambos aspectos del trabajo, y a entender por qué ambos son importantes.

Responsabilidades

• Desarrollar nuestra infraestructura de evaluación y formación de modelos.
• Desarrollar y desplegar nuevos modelos para detectar el fraude mientras se mantienen los SLA.
• Escribir nuevas funciones en nuestra infraestructura de producción.
• Investigar nuevas técnicas para perturbar el comportamiento fraudulento.
• Investigar problemas de rendimiento del modelo (utilizando tu experiencia depurando modelos).

Requisitos

• Experiencia en la construcción y despliegue de modelos de ML utilizando la pila de datos de Python (numpy, pandas, sklearn).
• Fuertes habilidades analíticas.
• Ser un fuerte colaborador con colegas fuera de tu equipo inmediato, por ejemplo, con equipos de soporte a clientes o de ingeniería.
• Habilidad para comunicar ideas técnicas complejas a una variedad de audiencias.
• La capacidad de priorizar y gestionar tu carga de trabajo.
• Confortable trabajando con un equipo híbrido.

Valores añadidos

• Entender las mejores prácticas de ingeniería de software (control de versiones, pruebas unitarias, revisiones de código, CI/CD) y cómo se aplican a la ingeniería de aprendizaje automático.
• Experiencia con TensorFlow y aprendizaje profundo.
• Experiencia con Kubernetes e infraestructura de producción de ML.
• Experiencia con Go, C++, Java u otro lenguaje de sistemas.

Beneficios

• Horario flexible, modelo de trabajo híbrido, oficina (llena de refrigerios y bebidas) en la calle Old y un presupuesto de £500 para la oficina en casa.
• Opciones de acciones
• 25 días de vacaciones + días feriados + día libre adicional por año de servicio (hasta 5) + 1 día libre adicional por razones culturales
• Días libres adicionales a nivel de toda la empresa: los Días de Bienestar y Aprendizaje
• Presupuesto anual de £1,000 para gastar en Heka en tu bienestar
• Apoyo a la salud mental a través de Spill
• Cobertura médica completa con AXA, que incluye condiciones preexistentes
• Sistema de Pensiones con Aviva
• Beneficios parentales mejorados
• Sociales de la empresa, sociales del equipo y presupuesto para microsociales que cualquier persona puede organizar para cualquier evento
• Ravelin da algo a cambio (RGB) - donaciones caritativas mensuales y oportunidades regulares de voluntariado
• Comidas quincenales con un grupo aleatorio de personas de toda la empresa, virtualmente (a través de Deliveroo) o en persona
• Acceso a BorrowMyDoggy
• Compra de bicicletas con beneficios fiscales a través del esquema de Cycle-to-Work
• Noches de juego de mesa semanales

Las ofertas de trabajo pueden ser retiradas si los candidatos no cumplen con nuestros controles previos a la contratación: antecedentes penales no cancelados, verificación de empleo y derecho a trabajar.