Senior Data Scientist- Operational Efficiency

Założona w 2012 roku w księgarni sci-fi w Brooklynie przez Tamera Hassana, Michaela Tiffany'ego, Dana Kaminsky'ego i Asha Kalba, HUMAN rozwinęła się z skromnych początków do lidera w dziedzinie ochrony cyfrowej. Nasza Human Defense Platform chroni przedsiębiorstwa przed zaawansowanymi botami, oszustwami i nadużyciami kont, weryfikując ludzkość ponad 20 bilionów interakcji tygodniowo dla niektórych z największych firm i platform internetowych.

W HUMAN nasze hakerskie korzenie przenikają wszystko, co robimy. Jako członek naszego zespołu będziesz na pierwszej linii obrony firm i ich klientów przed zagrożeniami cyfrowymi, dbając zarówno o przychody, jak i reputację. Jesteśmy zorientowani na ludzi, co odzwierciedla się w konkurencyjnych wynagrodzeniach, świadczeniach i kulturze, która zachęca do osobistego i zawodowego rozwoju. Celebrujemy Twoje hobby, zainteresowania i indywidualność, ponieważ wierzymy w siłę różnorodnych myśli i doświadczeń.

Dołączasz do nas w kluczowym momencie. W przełomowej fuzji połączyliśmy siły z PerimeterX i nabyliśmy clean.io, aby wzmocnić naszą Human Defense Platform. Wspólnie rewolucjonizujemy ekonomię cyberprzestępczości pod marką HUMAN. Dołącz do nas w naszej misji ochrony integralności internetu.

Zespół ds. Efektywności Operacyjnej w HUMAN jest zaangażowany w ochronę internetu poprzez zakłócanie ekonomii cyberprzestępczości. Nasz zespół naukowców zajmujących się danymi buduje zaawansowaną automatyzację i zdolności, ewoluując od reaktywnych interwencji manualnych do proaktywnych rozwiązań automatycznych przy użyciu najnowszych technik uczenia maszynowego.

Co będziesz robić:

• Rozwijanie istniejących platform automatyzacji i nauki o danych w celu automatyzacji zarówno reaktywnych, jak i proaktywnych działań wykrywających i zakłócających nowe ataki botów.
• Opracowywanie solidnych technik automatycznego wykrywania oszustw poprzez dokładne eksperymentowanie w celu stworzenia metod trudnych do obejścia przez złych aktorów.
• Wsparcie eksperymentów podkreślających wartość pojawiających się rozwiązań automatyzacyjnych poprzez identyfikację anomalii zgodnych z oszustwami.
• Aktywnie uczestniczenie w obowiązkach zespołowych, w tym przeglądanie pracy kolegów, monitorowanie anomalii w procesie „sheriffingu” i wkładanie czasu podczas „tech-debt days” w utrzymywanie czystości naszego kodu.
• Wnoszenie wkładu do naszych zestawów narzędzi nauki o danych, przyspieszając wykrywanie oszustw, automatyzując uciążliwe zadania i rozwijając nowe metodyki.

Kto jesteś:

• Doświadczenie w rozwiązywaniu problemów na dużą skalę i intensywnie korzystających z danych w systemach produkcyjnych (przetwarzamy biliony zdarzeń dziennie).
• Zdolność do wyjaśnienia niuansów różnych podejść modelowania statystycznego i podejmowania świadomych decyzji, z inżynierskim podejściem do dostarczania kodu do klientów.
• Biegłość w Pythonie i SQL, znajomość narzędzi i bibliotek takich jak Pydantic, Jupyter, Pandas i NumPy.
• Biegłość w rozwoju programowania obiektowego i silne umiejętności debugowania.
• Silne poczucie własności i odpowiedzialności za jakość i dokładność swojej pracy.
• Doświadczenie