Machine Learning Engineer

La Société

Depuis plus de 25 ans, PayPal est à l'avant-garde de la transformation du commerce mondial. En créant des expériences innovantes qui simplifient, personnalisent et sécurisent les transactions financières, PayPal permet aux consommateurs et aux entreprises de prospérer dans l'économie mondiale dans près de 200 marchés.

Notre réseau global et bilatéral connecte des centaines de millions de commerçants et de consommateurs, facilitant les transactions en ligne et en personne. Contrairement aux réseaux de paiement tiers, PayPal propose des solutions de paiement exclusives qui améliorent la réalisation des transactions et la satisfaction des clients.

Avec nos services, les clients peuvent facilement acheter et recevoir des paiements pour des biens et services, transférer et retirer des fonds, et effectuer des échanges plus sûrs en utilisant diverses sources de financement. Ces sources incluent des comptes bancaires, des soldes PayPal ou Venmo, des produits de crédit PayPal et Venmo, des cartes de crédit/débit, certaines crypto-monnaies, des cartes-cadeaux, et des récompenses de cartes de crédit admissibles. Nos produits PayPal, Venmo et Xoom garantissent des transferts de fonds sûrs et simples entre amis et famille. Pour les commerçants, nos solutions de paiement complètes offrent autorisation, règlement et accès immédiat aux fonds, tout en aidant à gérer les relations clients, les échanges, les retours et les risques.

Nos valeurs fondamentales d'Inclusion, d'Innovation, de Collaboration et de Bien-être guident notre conduite quotidienne des affaires. Ces valeurs garantissent que nous travaillons ensemble en tant qu'équipe mondiale avec un accent sur le service centré sur le client et le bien-être de la communauté.

GADS est à la recherche d'un scientifique en apprentissage automatique passionné par la résolution de problèmes dans les domaines des produits de consommation et du marketing. En utilisant des techniques d'apprentissage automatique de pointe, vous aborderez des problèmes commerciaux complexes et conduirez les principaux indicateurs de performance clés de PayPal. En tant que scientifique en apprentissage automatique chez PayPal, vous exploiterez notre vaste plateforme de big data pour innover et améliorer nos capacités de science des données et d'apprentissage automatique, améliorant ainsi les expériences des clients.

Ce rôle est crucial pour les modèles avancés de Machine Learning de PayPal dans les domaines des produits et du marketing. Vous travaillerez sur des modèles qui améliorent l'expérience client, optimisent le retour sur investissement des campagnes marketing, détectent les abus dans les campagnes marketing et relèvent les défis de classement et de recommandation.

En tant que scientifique en apprentissage automatique, vous :

• Développerez des solutions de Machine Learning à la pointe de la technologie pour des défis commerciaux impactants.
• Collaborerez avec des partenaires pour traduire des défis commerciaux en problèmes de science des données et fournir des informations exploitables.
• Automatiserez et productionnaliserez des solutions de données à grande échelle en partenariat avec nos équipes d'ingénierie.
• Détiendrez un diplôme de Master ou une expérience équivalente dans un domaine quantitatif (par exemple, Informatique, Mathématiques, Statistiques, Ingénierie, IA) avec au moins 1 an d'expérience dans l'industrie, ou un doctorat avec une expérience en recherche.
• Une expérience dans les domaines de la recommandation, du classement, des produits et du marketing est très souhaitable.
• Maitrise des langages de programmation tels que Python, Java, Scala, SQL ou Hive.
• Familiarité avec les frameworks et packages d'apprentissage automatique comme TensorFlow et PyTorch.
• Une expérience avec GCP/Hadoop et le big data est un avantage.
• La connaissance de l'apprentissage profond, de l'apprentissage par renforcement, de la modélisation de graphes, de l'apprentissage pour le classement, des systèmes de recommandation, des modèles de marketing de croissance et de la modélisation de régression est un plus.
• De solides compétences en communication en anglais pour échanger efficacement sur les exigences, expliquer les méthodologies et fournir des informations aux partenaires commerciaux et techniques.

Nous encourageons les candidats à postuler même s'ils ne remplissent pas toutes les qualifications, car le manque de confiance en soi et le syndrome de l'imposteur peuvent empêcher des individus talentueux de postuler.

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