Senior Machine Learning Engineer

Chez PayPal (NASDAQ : PYPL), nous imaginons un monde où chacun a la possibilité de participer pleinement à l'économie mondiale. Notre mission est de révolutionner le commerce mondial en rendant les transferts d'argent, la vente et l'achat personnalisés et sécurisés. Nous vous invitons à faire partie de cette mission.

Votre rôle : En tant qu'Ingénieur Machine Learning Senior, vous dirigerez le développement et la mise en œuvre de bout en bout de solutions avancées d'apprentissage automatique pour combattre la fraude. Collaborez avec des équipes interfonctionnelles pour concevoir et fournir des modèles ML évolutifs qui évoluent continuellement pour prévenir les attaques par fraude.

Rejoignez l'équipe principale de lutte contre la fraude de PayPal au sein de l'organisation Global Analytics Data Science (GADS). Développez des solutions innovantes pour réduire la fraude dans l'écosystème PayPal, couvrant tout, de l'intégration et la vérification d'identité au mouvement d'argent et à la récupération des pertes. La gestion de la fraude est cruciale pour notre entreprise en raison des schémas et attaques en constante évolution, nécessitant une recherche continuelle et des techniques de pointe en ML/DL, détection d'anomalies et apprentissage continu.

Dans ce rôle chez PayPal, vous aurez un impact direct sur notre entreprise en réduisant les pertes dues à la fraude à différents stades de l'écosystème PayPal. Travaillez avec des experts dans le domaine de la cybersécurité, des enquêtes, de la détection de vulnérabilités et de la prévention proactive de la fraude. Collaborez avec des équipes commerciales qui gèrent des produits comme les portefeuilles crypto, l'authentification à deux facteurs et la facturation de tiers. Vos modèles aideront ces équipes à prévenir la fraude le plus tôt possible, à réduire les pertes et à améliorer les indicateurs de performance clés (KPI).

Dans votre rôle quotidien, vous :

• Construirez des modèles ML/DL pour la prévention de la fraude, analyserez les schémas de fraude et adopterez des mécanismes de prévention de la fraude propriétaires avancés.
• Exploiterez des algorithmes et techniques de pointe pour la prévention de la fraude. Rechercherez de nouvelles approches pour améliorer notre écosystème.
• Surmonterez les défis liés aux grandes données, aux techniques de fraude en évolution et aux nouvelles technologies de paiement en utilisant votre expertise en ML, connaissance du domaine, compétences d'analyse et compréhension des schémas de fraude en évolution.
• Gérerez le processus de développement de modèle de bout en bout, en travaillant étroitement avec les équipes commerciales et stratégiques pour résoudre des problèmes complexes.

Exigences :

• Diplôme de licence avec plus de 4 ans, diplôme de maîtrise avec plus de 2 ans, ou doctorat avec plus de 2 ans d'expérience de recherche en Data Science, Informatique, Intelligence Artificielle, Technologie de l'Information, Statistiques, Mathématiques, Cybersécurité ou un domaine connexe.
• Une solide compréhension des algorithmes d'apprentissage automatique, de probabilité, de statistiques, de data science, de tests A/B et d'analyse de modèles ML. La connaissance des algorithmes d'apprentissage profond est un plus.
• Expérience pratique du cycle de vie ML de bout en bout, incluant l'analyse de données, l'ingénierie des caractéristiques, la sélection des caractéristiques, la mise en œuvre technique, le réglage des hyper-paramètres, le déploiement et la maintenance en production.
• Maîtrise des langages de programmation comme Python