Qui sommes-nous

A propos de Stripe

Stripe est une plateforme d'infrastructure financière pour les entreprises. Des millions d'entreprises - des plus grandes entreprises du monde aux startups les plus ambitieuses - utilisent Stripe pour accepter les paiements, augmenter leurs revenus et accélérer les nouvelles opportunités commerciales. Notre mission est d'augmenter le PIB d'Internet, et nous avons une quantité stupéfiante de travail à faire. Cela signifie que vous avez une opportunité sans précédent de mettre l'économie mondiale à la portée de tous tout en accomplissant le travail le plus important de votre carrière.

A propos de l'équipe

L'organisation du risque de transaction optimise chacun des milliards de dollars de transactions traitées par Stripe chaque année au nom de nos utilisateurs, maximisant les transactions réussies tout en minimisant les coûts de paiement et la fraude. Nous possédons des produits comme Radar de bout en bout, développant des modèles d'apprentissage machine, construisant des services rapides et évolutifs et créant des expériences utilisateur intuitives. Nous servons des prédictions en temps réel dans le cadre de l'infrastructure de paiement de Stripe et architecturons des contrôles qui utilisent l'IA pour gérer de manière optimale les affaires des utilisateurs.

Ce que vous allez faire

En tant qu'ingénieur en apprentissage automatique, vous concevrez et construirez des plateformes et des services qui sont configurables et évolutifs à travers le monde. Vous vous associerez à de nombreuses fonctions chez Stripe, avec la possibilité de travailler à la fois sur les systèmes d'infrastructure / plate-forme, ainsi que de produire un impact commercial directement visible par les utilisateurs.

Responsabilités

• Concevoir des systèmes et des pipelines d'apprentissage machine pour l'entraînement et l'exécution de modèles d'apprentissage machine qui améliorent l'efficacité des transactions sur Stripe. Cela pourrait impliquer :
• Construire des modèles de prédiction pour de nouveaux aspects des résultats de transaction, comme le fait que nous nous attendions à gagner un litige compte tenu des preuves automatiquement soumises.
• Améliorer la précision de nos modèles de prédiction pour les résultats de transaction, comme le fait qu'un paiement sera accepté ou refusé par le réseau de cartes, ou contesté comme frauduleux par un titulaire de carte.
• Comprendre les besoins commerciaux de nos utilisateurs afin d'évaluer les performances des modèles et d'améliorer le modèle de valeur que nous utilisons pour évaluer les résultats des transactions.
• Développer et évaluer de nouvelles architectures de modèles qui améliorent la précision de nos modèles de prédiction.
• Incorporer de nouvelles caractéristiques et sources de données.
• Rédiger du code de simulation sur nos clusters distribués pour nous aider à comprendre ce qui se passerait dans différents segments si nous modifiions la manière dont nous actionnons nos modèles.
• Intégrer de nouveaux modèles et comportements dans le flux de paiement principal de Stripe.
• Collaborer avec notre équipe d'infrastructure d'apprentissage machine pour construire un support pour de nouveaux types de modèles dans notre infrastructure de notation.
• Mentorer les ingénieurs en début de carrière technique pour les aider à grandir

Qui êtes-vous

Nous recherchons des personnes avec une solide expérience et une passion pour la construction de systèmes, de services et d'API backend réussis qui apportent des valeurs produit significatives à nos clients. Vous êtes à l'aise pour faire face aux changements. Vous aimez prendre des initiatives et avez une inclinaison vers l'action.

Nous recherchons quelqu'un qui répond aux exigences minimales pour être considéré pour le rôle. Si vous répondez à ces exigences, vous êtes encouragé à postuler. Les qualifications préférées sont un bonus, pas une exigence.

Exigences minimales

• 5+ années d'expérience professionnelle en développement logiciel dans une équipe de données ou d'apprentissage automatique
• Un diplôme avancé dans un domaine quantitatif (par exemple, statistiques, physique, informatique) et une certaine expérience en ingénierie logicielle dans un environnement de production.
• Connaissance de la façon de manipuler les données pour effectuer une analyse, y compris l'extraction de données, la définition de mesures, ou le découpage et l'élimination des données pour évaluer une hypothèse.
• La capacité de prospérer dans un environnement collaboratif impliquant différents intervenants et experts en la matière.
• Fierté de travailler sur des projets jusqu'à leur aboutissement avec succès impliquant une grande variété de technologies et de systèmes.
• Confort à travailler directement avec vos utilisateurs.
• Empathie avec les utilisateurs et un fort focus client
• Plaisir à travailler avec un groupe diversifié de personnes ayant des expertises différentes

Qualifications préférées

• Expérience avec ou intérêt pour l'IA, qui alimente beaucoup des produits que nous possédons
• Expérience dans les paiements et / ou la fraude