Senior Machine Learning Engineer, ML Underwriting

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En Affirm, estamos reinventando el crédito para que sea honesto y amigable, brindando a los consumidores la flexibilidad de comprar ahora y pagar después sin tarifas ocultas ni intereses compuestos. ¡Únete a nuestro equipo como Ingeniero de Aprendizaje Automático Senior y ayúdanos a revolucionar el panorama financiero!

Como Ingeniero de Aprendizaje Automático Senior en nuestro equipo de ML Underwriting, estarás a la vanguardia del desarrollo de modelos de alta calidad, listos para producción, que juegan un papel crucial en nuestros procesos de toma de decisiones. Tu experiencia será fundamental para evaluar la solvencia crediticia a lo largo del ciclo de vida de las solicitudes de préstamo utilizando técnicas de aprendizaje automático de vanguardia.

Desarrollar modelos de aprendizaje automático utilizando datos propios de Affirm y de terceros para predecir la probabilidad de incumplimiento y tomar decisiones de aprobación o rechazo para alcanzar los objetivos comerciales.

Colaborar con los equipos de ingeniería de plataformas y productos para construir sistemas de entrenamiento de modelos, toma de decisiones y monitoreo.

Investigar soluciones innovadoras y desarrollar prototipos que impulsen el futuro de la toma de decisiones crediticias en Affirm.

Implementar y escalar canalizaciones de datos, nuevas funciones y algoritmos esenciales para nuestros modelos de producción.

Trabajar con los equipos de ingeniería, crédito y producto para definir requisitos para nuevos productos.

Más de 6 años de experiencia como ingeniero de aprendizaje automático (un doctorado relevante puede contar como hasta 2 años de experiencia).

Experiencia desarrollando modelos de aprendizaje automático a gran escala desde su inicio hasta su impacto comercial.

Competencia en aprendizaje automático con experiencia en áreas como Modelos Lineales Generalizados, Gradient Boosting, Aprendizaje Profundo y Calibración Probabilística.

Fuertes habilidades de ingeniería en Python y habilidades de manipulación de datos como SQL.

Experiencia con sistemas distribuidos a gran escala como Spark o Ray.

Familiaridad con proyectos de código abierto como scikit-learn, pandas, NumPy, XGBoost, PyTorch y Kubeflow.

Experiencia con Kubernetes, Docker y Airflow es una ventaja.

Excelentes habilidades de comunicación escrita y oral, con la capacidad de gestionar requisitos multifuncionales con equipos de producto e ingeniería.

Persistencia, paciencia y un fuerte sentido de responsabilidad: construimos sistemas de toma de decisiones que permiten a los consumidores y socios confiar en Affirm.

Grado de Pago - USA30. Los empleados nuevos en Affirm o promovidos a un nuevo puesto suelen comenzar en el rango mínimo o medio. El rango de pago base en EE. UU. varía según la región:

CA, WA, NY, NJ, CT:

  • Mín: $162,400
  • Med: $203,000
  • Máx: $243,500

Otros estados de EE. UU.:

  • Mín: $146,100
  • Med: $182,700
  • Máx: $219,200

#LI-Remote

¡Estamos orgullosos de ser una empresa predominantemente remota! La mayoría de nuestros puestos son remotos, lo que te permite trabajar casi desde cualquier lugar dentro del país de empleo. Para roles que son proximales, puedes tener la flexibilidad de trabajar de forma remota, pero ocasionalmente necesitarás trabajar desde tu oficina asignada de Affirm.

Ofrecemos beneficios competitivos, anclados en nuestro valor central de "las personas son primero". Algunos aspectos destacados incluyen:

  • Cobertura de Salud: Affirm cubre todas las primas para todos los niveles de cobertura para ti y tus dependientes.
  • Monederos de Gastos Flexibles: Estipendios generosos para gastar en tecnología, comida, diversas necesidades de estilo de vida y gastos de formación familiar.
  • Tiempo Libre: Horarios competitivos de vacaciones y días festivos que te permiten tomarte tiempo libre para descansar y recargar energías.
  • ESPP: Un plan de compra de acciones para empleados que te permite comprar acciones de Affirm con descuento.

Estamos comprometidos a proporcionar una experiencia de entrevista inclusiva para todos