Ingeniero de Personal en Aprendizaje Automático, Riesgo

Quiénes somos

Sobre Stripe

Stripe es una plataforma de infraestructura financiera para empresas. Millones de compañías, desde las empresas más grandes del mundo hasta las startups más ambiciosas, utilizan Stripe para aceptar pagos, aumentar sus ingresos y acelerar nuevas oportunidades de negocio. Nuestra misión es aumentar el PIB de Internet, y tenemos una cantidad asombrosa de trabajo por delante. Eso significa que tienes una oportunidad sin precedentes de poner la economía global al alcance de todos mientras realizas el trabajo más importante de tu carrera.

Sobre el equipo

La misión de Stripe es construir la infraestructura económica para Internet. Risk Engineering combina el aprendizaje automático con el desarrollo de productos para reducir a gran escala el riesgo financiero y regulatorio de Stripe, manteniendo una experiencia de usuario de primera clase. Construimos sistemas de ML y backend para atrapar a los defraudadores, entender el flujo de caja y la salud financiera de los usuarios, y asegurar que los usuarios de Stripe cumplen con los requisitos regulatorios y de los socios financieros. Protegemos la marca de Stripe al mismo tiempo que protegemos a la empresa de pérdidas financieras que pueden poner en riesgo el negocio de Stripe.

El grupo Risk está compuesto por ingenieros de aprendizaje automático, backend y full stack que abordan este problema a través de ideas creativas de nuevos productos y modelos de aprendizaje automático impactantes. Estamos emprendiendo varios nuevos esfuerzos, en los que puedes tener un impacto desmesurado en la arquitectura, la implementación y las decisiones de diseño detrás de estos sistemas.

Qué harás

Como ingeniero senior de aprendizaje automático, diseñarás y construirás modelos, plataformas y servicios de ML que sean configurables y escalables en todo el mundo. Te asociarás con muchas funciones en Stripe, con la oportunidad de trabajar tanto en modelos y sistemas de ML como de producir un impacto empresarial directo en el usuario.

Responsabilidades

• Diseñar, entrenar, mejorar y lanzar modelos de aprendizaje automático utilizando herramientas como XGBoost, Tensorflow, PyTorch.
• Proponer e implementar ideas que impacten directamente en las métricas de Stripe.
• Proponer nuevas ideas de características y diseñar pipelines de datos para incorporarlas en nuestros modelos.
• Mejorar la forma en que evaluamos y monitoreamos el rendimiento de nuestros modelos y sistemas.
• Trabajar con socios de productos e ingeniería, así como con equipos de riesgo y políticas para construir soluciones que se adapten a las necesidades del producto.
• Colaborar con los stakeholders y conducir proyectos de principio a fin que involucran una variedad de tecnologías y sistemas hasta su exitosa finalización.
• Mentorizar y apoyar a otros ingenieros en el entrenamiento e implementación de nuevos modelos de aprendizaje automático.

Quién eres

Buscamos ingenieros de ML con una sólida formación y pasión por generar impacto empresarial. Te sientes cómodo lidiando con cambios. Te encanta tomar la iniciativa y tienes una inclinación hacia la acción.

Buscamos a alguien que cumpla con los requisitos mínimos para ser considerado para el puesto. Si cumples estos requisitos, te animamos a que presentes tu candidatura. Las cualificaciones preferidas son un plus, no un requerimiento.

Requisitos mínimos

• Más de 7 años de experiencia en la industria realizando desarrollo de software y modelos en un equipo de datos o aprendizaje automático en un entorno de producción
• Experiencia en Python, Scala (Spark)
• Experiencia en el diseño y entrenamiento de modelos de aprendizaje automático para resolver problemas empresariales críticos
• Conocimientos sobre cómo manipular datos para realizar análisis, incluyendo la consulta de datos, la definición de métricas y el corte y análisis de datos para evaluar una hipótesis
• Mantienes un alto nivel de exigencia para ti mismo y para los demás a la hora de trabajar con sistemas en producción
• Sientes orgullo de asumir la propiedad y dirigir proyectos con impacto empresarial
• Prosperas en un entorno colaborativo

Calificaciones preferidas

• Un título avanzado en un campo cuantitativo (por ejemplo, estadística, física, informática)
• Experiencia en el área de fraude o riesgo
• Experiencia en Ruby
• Familiaridad con NLP