Senior Machine Learning Engineer

Fingerprint empodera a los desarrolladores para detener el fraude en línea en su origen, transformando ideas radicales en el espacio de la detección de fraudes en realidad. Nuestros productos enfocados en desarrolladores sirven a clientes que van desde desarrolladores en solitario hasta empresas que cotizan en bolsa. Como una empresa globalmente dispersa, 100% remota, con un fuerte enfoque en el código abierto, nuestro proyecto insignia de código abierto, FingerprintJS, cuenta con 20K estrellas en GitHub.

Hemos recaudado $77M en financiamiento, respaldados por inversores de renombre como Craft Ventures (Tesla, Facebook, Airbnb), Nexus Venture Partners (Postman, Apollo.io, MinIO, Druva) y Uncorrelated Ventures (Redis, Rollbar, Gradle).

Estamos buscando un Ingeniero de Aprendizaje Automático altamente calificado e innovador para unirse a nuestro equipo. En este rol, trabajarás en proyectos revolucionarios que implican la aplicación de técnicas de ciencia de datos y aprendizaje automático para procesar datos brutos sin etiquetar y extraer información valiosa sobre navegadores y dispositivos. Tus contribuciones serán fundamentales para mejorar nuestro producto de señales inteligentes y fomentar una cultura impulsada por datos dentro de nuestro equipo.

• Colaborar con el equipo de Producto de Señales Inteligentes para mejorar la calidad de las señales inteligentes existentes, incluyendo la detección de bots de navegador y máquinas virtuales, detección de VPN, detección de incógnito y detección de manipulación/suplantación mediante algoritmos de ciencia de datos y aprendizaje automático.
• Desarrollar nuevas señales inteligentes creando servicios basados en ML en tiempo real que analicen grandes volúmenes de datos brutos para obtener información sobre los dispositivos.
• Fomentar una cultura impulsada por datos dentro del equipo de Fingerprint compartiendo herramientas y conocimientos sobre enfoques efectivos de ciencia de datos.

Responsable de la ingeniería de software de extremo a extremo de productos que utilizan técnicas de ciencia de datos y aprendizaje automático para procesar datos brutos sin etiquetar y extraer información sobre navegadores y dispositivos.

• Competente en inglés para una comunicación verbal clara dentro de un equipo remoto internacional.
• Licenciatura/Maestría en Ciencias de la Computación o campo relacionado, o experiencia laboral equivalente.
• 3+ años de experiencia demostrada en Ingeniería de Aprendizaje Automático, Ciencia de Datos y Desarrollo Backend.

Habilidades en Aprendizaje Automático y Ciencia de Datos

• Sólida base en Aprendizaje Automático y Estadística Matemática para realizar experimentos offline y online.
• Competente en Aprendizaje Supervisado para datos basados en columnas.
• Experiencia con Aprendizaje Semi y No Supervisado para problemas que carecen de etiquetado de referencia.
• Habilidad en Análisis Exploratorio de Datos para investigar preguntas ad-hoc y explicar datos anómalos.
• Creatividad en la recolección de conjuntos de datos y estimación del rendimiento del algoritmo de ML sin etiquetado de referencia.
• Excelentes habilidades en SQL y programación.
• Habilidades de ingeniería backend en forma de T para el desarrollo independiente de servicios de ML de extremo a extremo.
• Experiencia en desafíos de ingeniería relacionados con ML, como inferencia de modelos en tiempo real, creación de servicios a partir de modelos y automatización de pipelines de entrenamiento.
• Amplia experiencia en ingeniería backend para desarrollar servicios web en tiempo real MVP a partir de modelos de ML.
• Competencia con herramientas generales de ingeniería de software: git, IDE, shell, CI/CD.

Deseable

• Experiencia con GoLang para desarrollo backend.
• Experiencia práctica con almacenes analíticos como Clickhouse, Snowflake, BigQuery, Redshift, Databricks.
• Familiaridad con prácticas de ingeniería para mantener numerosas transformaciones de datos, como marcos de transformación de datos (dbt, vistas materializadas, herramientas de flujo de trabajo de pipelines de datos).
• Experiencia con herramientas de visualización de datos (Apache Superset, Tableau, Metabase, Looker).
• Competencia en el stack de análisis de datos