Model uczenia maszynowego

Opis firmy

Historia rozpoczęła się od pomysłu w Block w 2013 roku. Pierwotnie stworzony do ułatwienia płatności między użytkownikami, Cash App ewoluował z prostego produktu o pojedynczej funkcji do dynamicznego ekosystemu, tworząc unikalne produkty finansowe, w tym Afterpay/Clearpay, oferując lepszy sposób na wysyłanie, wydawanie, inwestowanie, pożyczanie i oszczędzanie dla naszych 47 milionów aktywnych użytkowników miesięcznie. Naszą misją jest zdefiniowanie na nowo interakcji świata z pieniędzmi, czyniąc je bardziej zrozumiałymi, natychmiast dostępnymi i powszechnie dostępnymi.

Dziś Cash App reprezentowany jest przez tysiące pracowników na całym świecie, pracujących zarówno w biurach, jak i w zdalnych miejscach. Dążymy do stworzenia kultury, która zachęca do innowacji, współpracy i wpływania na rzeczywistość. Jesteśmy zespołem zdecentralizowanym od początku istnienia, a większość naszych stanowisk można wykonywać zdalnie z krajów, w których Cash App jest czynny. Bez względu na miejsce, dostosowujemy nasze podejście, aby nasz personel mógł być kreatywny, produktywny i zadowolony.

Więcej szczegółów na temat naszych lokalizacji, korzyści i wielu innych rzeczy znajdziesz na cash.app/careers.

Opis stanowiska

Informacje ogólne o stanowisku:

Poszukujemy Modelatora Uczenia Maszynowego do naszego zespołu Modele Ryzyka Oszustwa. Stanowisko to wiąże się z tworzeniem i implementacją modeli uczenia maszynowego w celu identyfikacji i zapobiegania praktykom oszustwa. Wymaga to dogłębnego zrozumienia algorytmów uczenia maszynowego, analizy danych i metodologii wykrywania oszustw.

Kluczowe obowiązki:

1. Projektowanie, wdrażanie i utrzymanie modeli uczenia maszynowego do wykrywania oszustw.

2. Analizowanie dużych zbiorów danych w celu wykrycia wzorców i trendów związanych z działaniami oszustwa.

3. Współpraca z zespołami wielofunkcyjnymi w celu zrozumienia wymagań biznesowych i opracowania rozwiązań do zarządzania ryzykiem oszustwa.

4. Ciągła ocena i dostosowywanie wydajności modeli uczenia maszynowego w zależności od potrzeb.

5. Aktualizowanie wiedzy na temat najnowszych trendów i postępów w uczeniu maszynowym i wykrywaniu oszustw oraz wdrażanie nowych technik i technologii do naszych procesów, gdy jest to stosowne.

6. Tworzenie i prezentowanie raportów, które dostarczają informacji o wydajności modelu i wzorcach oszustwa interesariuszom.

Kwalifikacje

1. Wymagane jest wyższe wykształcenie w dziedzinie informatyki, statystyki, matematyki lub pokrewnych dziedzin. Mile widziane jest posiadanie stopnia magistra.

2. Co najmniej 6 lat doświadczenia w uczeniu maszynowym, analizie danych lub w podobnej dziedzinie.

3. Udowodnione doświadczenie w wykrywaniu oszustw i zarządzaniu ryzykiem.

4. Solidna wiedza na temat algorytmów uczenia maszynowego i metodologii analizy danych.

5. Sprawność w językach programowania, takich jak Python lub Java.

6. Doskonałe umiejętności rozwiązywania problemów ze szczególnym zwróceniem uwagi na szczegóły.

7. Silne umiejętności komunikacyjne, z umiejętnością wyjaśnienia skomplikowanych koncepcji niefachowym interesariuszom.

Dodatkowe informacje