Senior Machine Learning Engineer

W PayPal (NASDAQ: PYPL) wizjonujemy świat, w którym każdy ma możliwość pełnego uczestnictwa w globalnej gospodarce. Naszą misją jest rewolucjonizowanie globalnego handlu poprzez personalizowanie i zabezpieczanie przelewów pieniężnych, sprzedaży i zakupów. Zapraszamy Cię do bycia częścią tej misji.

Twoja rola: Jako starszy inżynier ds. uczenia maszynowego będziesz prowadzić rozwój i wdrażanie zaawansowanych rozwiązań uczenia maszynowego do walki z oszustwami od początku do końca. Współpracuj z zespołami interdyscyplinarnymi, aby projektować i dostarczać skalowalne modele ML, które ciągle ewoluują, aby zapobiegać atakom oszustw.

Dołącz do podstawowego zespołu Data Science ds. Fraud w PayPal, w ramach organizacji Global Analytics Data Science (GADS). Rozwijaj innowacyjne rozwiązania, aby zmniejszyć oszustwa w całym ekosystemie PayPal, począwszy od onboardingu i weryfikacji tożsamości, po ruch pieniężny i odzyskiwanie strat. Zarządzanie oszustwami jest kluczowe dla naszego biznesu ze względu na ciągle zmieniające się wzorce i ataki, wymagając ciągłych badań i najnowszych technik w dziedzinie ML/DL, wykrywania anomalii i ciągłego uczenia się.

W tej roli w PayPal bezpośrednio wpłyniesz na nasz biznes, redukując straty spowodowane oszustwami na różnych etapach ekosystemu PayPal. Pracuj z ekspertami w dziedzinie cyberbezpieczeństwa, dochodzeń, wykrywania podatności i proaktywnej ochrony przed oszustwami. Współpracuj z zespołami biznesowymi, które zarządzają produktami takimi jak portfele krypto, uwierzytelnianie dwuskładnikowe i rozliczenia stron trzecich. Twoje modele pomogą tym zespołom zapobiegać oszustwom jak najwcześniej, zmniejszać straty i poprawiać kluczowe wskaźniki efektywności (KPIs).

W swojej codziennej roli będziesz:

• Budować modele ML/DL do zapobiegania oszustwom, analizować wzorce oszustw i adoptować zaawansowane własnościowe mechanizmy zapobiegania oszustwom.
• Korzystać z najnowocześniejszych algorytmów i technik do zapobiegania oszustwom. Badaj nowe podejścia, aby poprawić nasz ekosystem.
• Pokonywać wyzwania związane z dużymi danymi, ewoluującymi technikami oszustw i nowymi technologiami płatniczymi, wykorzystując swoją wiedzę w dziedzinie ML, wiedzę branżową, umiejętności analityczne i zrozumienie ewoluujących wzorców oszustw.
• Zarządzać procesem rozwoju modelu od początku do końca, ściśle współpracując z zespołami biznesowymi i strategii w celu rozwiązania złożonych problemów.

Wymagania:

• Licencjat z 4+ latami doświadczenia, magister z 2+ latami doświadczenia lub doktorat z 2+ latami doświadczenia badawczego w dzied