Senior Machine Learning Engineer

En PayPal (NASDAQ: PYPL), imaginamos un mundo en el que todos tengan la oportunidad de participar plenamente en la economía global. Nuestra misión es revolucionar el comercio global haciendo que las transferencias de dinero, las ventas y las compras sean personalizadas y seguras. Te invitamos a ser parte de esta misión.

Tu Rol: Como Ingeniero Senior de Aprendizaje Automático, liderarás el desarrollo e implementación de punta a punta de soluciones avanzadas de aprendizaje automático para combatir el fraude. Colaborarás con equipos multidisciplinarios para diseñar y entregar modelos de ML escalables que evolucionan continuamente para prevenir ataques de fraude.

Únete al equipo central de Ciencia de Datos sobre Fraudes de PayPal dentro de la organización de Datos Analíticos Globales y Ciencia de Datos (GADS). Desarrolla soluciones innovadoras para reducir el fraude en todo el ecosistema de PayPal, que abarcan desde la incorporación y verificación de identidad hasta el movimiento de dinero y la recuperación de pérdidas. La gestión del fraude es crucial para nuestro negocio debido a los patrones y ataques en constante cambio, lo que requiere investigación continua y técnicas de última generación en ML/DL, detección de anomalías y aprendizaje continuo.

En este rol en PayPal, impactarás directamente nuestro negocio reduciendo las pérdidas debido al fraude en varias etapas del ecosistema de PayPal. Trabajarás con expertos en ciberseguridad, investigaciones, detección de vulnerabilidades y prevención proactiva de fraudes. Colaborarás con equipos de negocio que gestionan productos como billeteras de criptomonedas, autenticación de dos factores y facturación de terceros. Tus modelos ayudarán a estos equipos a prevenir el fraude lo antes posible, reducir pérdidas y mejorar indicadores clave de rendimiento (KPI).

En tu rol diario, realizarás lo siguiente:

• Construir modelos de ML/DL para la prevención del fraude, analizar patrones de fraude y adoptar mecanismos avanzados de prevención de fraude propietarios.
• Aplicar algoritmos y técnicas de vanguardia para la prevención de fraudes. Investigar nuevos enfoques para mejorar nuestro ecosistema.
• Superar desafíos relacionados con big data, técnicas de fraude en evolución y nuevas tecnologías de pago utilizando tu experiencia en ML, conocimiento del dominio, habilidades analíticas y comprensión de patrones de fraude en evolución.
• Gestionar el proceso de desarrollo del modelo de punta a punta, trabajando en colaboración con equipos de negocio y estrategia para resolver problemas complejos.

Requisitos:

• Grado de licenciatura con más de 4 años, maestría con más de 2 años, o doctorado con más de 2 años de experiencia en investigación en Ciencias de Datos, Ciencias de la Computación, Inteligencia Artificial, Tecnología de la Información, Estadística, Matemáticas, Ciberseguridad, o un campo relacionado.
• Sólido entendimiento de algoritmos de aprendizaje automático, probabilidad, estadística, ciencias de datos, pruebas A/B y análisis de modelos de ML. El conocimiento en algoritmos de aprendizaje profundo es un plus.
• Experiencia práctica en el ciclo de vida completo de ML, incluyendo análisis de datos, ingeniería de características, selección de características, implementación de técnicas, ajuste de hiper-parámetros, despliegue y mantenimiento en producción.
• Proficiencia en lenguajes de programación como Python (preferido) o R, y marcos de ML como TensorFlow, PyTorch, y Caffe.
• Familiaridad con SQL para extracción de datos de diversas fuentes y transformación de datos.
• Antecedentes probados de proporcionar ideas prácticas y conducir el impacto empresarial a través de la toma de decision