Modelador de Aprendizaje Automático, Riesgo de Fraude en Comercio

Descripción de la Empresa

Todo comenzó con una idea en Block en 2013. Inicialmente creado para aliviar los pagos peer-to-peer, Cash App ha pasado de ser un producto simple con un solo propósito a un ecosistema dinámico, desarrollando productos financieros únicos, incluyendo Afterpay/Clearpay, para ofrecer una mejor manera de enviar, gastar, invertir, pedir prestado y ahorrar a nuestros 47 millones de clientes activos mensuales. Queremos redefinir la relación del mundo con el dinero para hacerlo más relatable, instantáneamente disponible y universalmente accesible.

Hoy, Cash App tiene miles de empleados trabajando globalmente en oficinas y ubicaciones remotas, con una cultura orientada a la innovación, la colaboración y el impacto. Hemos sido un equipo distribuido desde el primer día, y muchos de nuestros roles se pueden realizar de forma remota desde los países donde opera Cash App. Independientemente de la ubicación, adaptamos nuestra experiencia para garantizar que nuestros empleados sean creativos, productivos y felices.

Consulta nuestras ubicaciones, beneficios y más en cash.app/careers.

Descripción del Puesto

El Equipo de Riesgo de Fraude apoya la estrategia de riesgo de fraude en comercio y los equipos de riesgo de comerciantes con modelos e indicadores de riesgo para gestionar las métricas clave de riesgo. Colaboramos con varios equipos de ingeniería para crear la capacidad de ofrecer las soluciones de IA de próxima generación.  

Como Modelador de Machine Learning en el Equipo de Riesgo de Fraude, serás responsable de desarrollar e implementar modelos de aprendizaje automático para detectar y prevenir actividades fraudulentas. Este rol requiere una sólida comprensión de los algoritmos de aprendizaje automático, el análisis de datos y las técnicas de detección de fraude.

Tus funciones serán:

• Desarrollar, implementar y mantener modelos de aprendizaje automático para la detección de fraude.
• Analizar grandes conjuntos de datos para identificar patrones y tendencias relacionados con actividades fraudulentas.
• Colaborar con equipos interfuncionales para comprender las necesidades del negocio y desarrollar soluciones para mitigar los riesgos de fraude.
• Monitorear y evaluar continuamente el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático, haciendo ajustes según sea necesario.
• Mantenerse al día con los últimos avances en aprendizaje automático y detección de fraude, e incorporar nuevas técnicas y tecnologías en nuestros procesos cuando sea apropiado.
• Preparar y presentar informes sobre el rendimiento del modelo y las tendencias de fraude a los stakeholders.

Calificaciones

Tienes:

• Título universitario en Ciencias de la Computación, Estadística, Matemáticas o un campo relacionado. Se prefiere una Maestría.
• Más de 5 años de experiencia en aprendizaje automático, análisis de datos o un campo relacionado.
• Experiencia probada en detección de fraudes y gestión de riesgos.
• Conocimiento sólido de algoritmos de aprendizaje automático y técnicas de análisis de datos.
• Proficiencia en lenguajes de programación como Python o Java.
• Excelentes habilidades para resolver problemas y atención al detalle.
• Habilidades de comunicación fuertes, con la capacidad de explicar conceptos complejos a stakeholders no técnicos.

Tecnologías que usamos y enseñamos:

• Python (NumPy, Pandas, sklearn, TensorFlow, PyTorch, keras, etc.)
• Snowflake, DataBricks, GCP, AWS
• Modelos clásicos de clasificación / regresión. Deep Learning, incluyendo modelado secuencial, modelado de gráficos y modelos basados en transformadores

Información Adicional

Block adopta un enfoque de mercado para la remuneración, y la remuneración puede variar según su ubicación. Las ubicaciones en los EE.UU. están clasificadas en una de las cuatro zonas basadas en el coste de la mano de obra para esa área geográfica. El salario inicial del candidato exitoso será determinado en base a las habilidades relacionadas con el trabajo, la experiencia, las calificaciones, la ubicación del trabajo y las condiciones del mercado. Estos rangos pueden modificarse en el futuro.

Zona A: USD $167,300 - USD $204,500
Zona B: USD $158,900 - USD $194,300
Zona C: USD $150,600 - USD $184,000
Zona D: USD $142,200 - USD $173,800