Machine learning Engineer

Êtes-vous passionné par l'apprentissage automatique ? Forter recherche un ingénieur en apprentissage automatique pour rejoindre notre équipe de science des données en pleine expansion. Ce poste offre une opportunité unique de plonger dans le monde de l'apprentissage automatique, où vous développerez et maintiendrez des modèles performants afin de répondre à nos normes strictes de précision et d'efficacité.

En 2020, les modèles d'apprentissage automatique de Forter ont traité plus de 200 milliards de dollars de transactions en e-commerce, prenant des décisions en temps réel, identifiant des réseaux de fraude et détectant de nouvelles méthodes d'attaque. La précision est essentielle, car les inexactitudes peuvent entraîner des pertes financières significatives.

Avec des milliards de points de données provenant de marchands du monde entier, notre équipe — comprenant des data scientists, des analystes et des experts en cyber-intelligence — innove en continu. À mesure que le volume de données et la complexité des modèles augmentent, le défi technique s'intensifie.

Si vous aimez évoluer dans un environnement dynamique et excellez à concevoir des solutions efficaces et élégantes dans des contraintes, nous vous invitons à postuler.

• Concevoir, développer et optimiser des modèles d'apprentissage automatique pour divers projets de recherche et applications commerciales.
• Collaborer avec des chercheurs, des data scientists et des analystes experts pour fournir des outils de pointe qui améliorent la précision de la recherche sur les modèles.
• Intégrer des modèles d'apprentissage automatique dans les systèmes et workflows existants, en travaillant en étroite collaboration avec l'équipe de plateforme ML de Forter.
• Collecter, prétraiter et analyser différentes sources de données pour entraîner, valider et tester les modèles ML.
• Participer aux revues de code, réunions d'équipe et sessions de partage de connaissances pour promouvoir la collaboration et l'apprentissage continu.
• Contribuer au développement des meilleures pratiques, outils et processus pour l'ingénierie de l'apprentissage automatique.
• Surveiller et évaluer les performances des modèles ML, en itérant pour améliorer leur précision et efficacité.
• Documenter et communiquer les résultats de recherche, les architectures de modèles et les métriques de performance aux parties prenantes.

• Expérience de collaboration avec des data scientists, chercheurs et ingénieurs ML, et connaissance des concepts et cadres de l'apprentissage automatique.
• Plus de 4 ans d'expérience dans le développement de projets logiciels complexes utilisant des langages à usage général (de préférence Python) et des bibliothèques ML comme TensorFlow, PyTorch ou scikit-learn.
• Motivé à comprendre les besoins des utilisateurs internes, leur fournissant des outils et des conseils excellents.
• Expérience avec les clouds publics (AWS / GCP / Azure).
• Excellentes compétences en communication, capable d'expliquer des concepts techniques à des parties prenantes non techniques.
• Esprit d'équipe, capable de collaborer efficacement dans un environnement dynamique et en évolution rapide.

• Familiarité avec Databricks ou Airflow.
• Expérience avec le traitement de données à grande échelle, idéalement avec Apache Spark.

Chez Forter, nous façonnons l'avenir de la confiance dans le commerce numérique. Notre moteur de décision analyse les schémas de plus d'un milliard d'identités pour isoler les fraudeurs et protéger les clients authentiques, garantissant que chacun obtienne l'expérience qu'il mérite.

Notre engagement envers la confiance et l'excellence nous a valu plus de 10 prix en innovation et en milieu de travail, notamment :

• Certification Great Place to Work (2021, 2022, 2023).
• Meilleurs lieux de travail à New York selon Fortune (2022).
• #3 sur la liste de Fast Company des « Entreprises de finance les plus innovantes » (2022).
• Forbes Cloud 100 (2021, 2022).
• Prix SAP Pinnacle « New Partner Application Award » (2023).
• Fintech Breakthrough Awards – Meilleure plateforme de prévention de la fraude (2023).

Forter est bien plus