Starszy Inżynier ds. Uczenia Maszynowego - Tożsamość, Platforma ML

Opis Firmy

Wszystko zaczęło się od pomysłu w Block w 2013 roku. Początkowo zaprojektowany do ułatwienia płatności między użytkownikami, Cash App przekształcił się z prostego produktu o pojedynczej funkcji w wieloaspektowy ekosystem. Stworzyliśmy unikalne produkty finansowe, w tym Afterpay/Clearpay, by zapewnić naszym 47 milionom aktywnych użytkowników miesięcznie lepszy sposób na wysyłanie, wydawanie, inwestowanie, pożyczanie i oszczędzanie pieniędzy. Naszym celem jest zmiana globalnej percepcji pieniądza, czyniąc go bardziej zrozumiałym, natychmiast dostępnym i powszechnie osiągalnym.

Dziś Cash App zatrudnia tysiące pracowników na całym świecie, zarówno w biurach, jak i zdalnie, kultywując kulturę, która zachęca do innowacji, pracy zespołowej i znaczących wyników. Od początku funkcjonujemy jako zespół zdalny, a wiele z naszych ról może być wykonywanych zdalnie z krajów, w których Cash App jest aktywny. Niezależnie od lokalizacji, projektujemy nasze doświadczenia pracy w taki sposób, aby nasi pracownicy pozostali twórczy, produktywni i zadowoleni.

Odwiedź nasze lokalizacje, korzyści, i więcej na cash.app/careers.

Opis Stanowiska

Jako członek zespołu Inżynierów ds. Uczenia Maszynowego ds. Tożsamości, będziesz odgrywał kluczową rolę w zastosowaniu metod i systemów uczenia maszynowego do zmniejszenia liczby fałszywych tożsamości w ekosystemie Cash. Naszym głównym zadaniem jest wzmocnienie naszej pierwszej linii obrony przed oszustami próbującymi uniknąć naszych środków weryfikacji tożsamości (IDV). Jednocześnie staramy się zwiększyć nasze zaufanie do tożsamości istniejących i nowych klientów. Wykorzystując uczenie maszynowe, dążymy do zapewnienia, że każdy ma równy dostęp do potrzebnych mu usług finansowych, niezależnie od swojego pochodzenia czy historii finansowej.

Nasz zespół się rozwija i poszukujemy inżynierów doświadczonych w tworzeniu systemów ML i infrastruktury, aby tworzyć rozwiązania ML nowej generacji, wspierające różne zastosowania w całej firmie. Zespół korzysta z szerokiej gamy metod, od prostych heurystyk do zaawansowanych technologii Deep Learning, aby poprawić naszą wydajność i usługi. Chętnie również odkrywamy nowe możliwości z zespołem, aby nadal przesuwać granice możliwości.

Nasi inżynierowie ds. uczenia maszynowego ściśle współpracują z naukowcami danych, twórcami modeli ML i inżynierami oprogramowania z całego Cash App. Sprawdź nasz blog o uczeniu maszynowym / AI tutaj!

Twoje zadania:

• Projektowanie zaawansowanych systemów ML i usług, a także prototypowanie nowych metod i implementacja rozwiązań na dużą skalę dla naszych ponad 36 milionów aktywnych użytkowników
• Budowanie platformy najwyższej klasy do szkolenia, obsługi i utrzymania modeli ML
• Zastosowanie najlepszych praktyk ML i inżynieryjnych na rzecz kształtowania sposobu, w jaki Cash App tworzy, testuje i utrzymuje rozwiązania platformy ML
• Pomoc w projektowaniu i implementacji długoterminowej strategii uczenia maszynowego w Cash App

Wymagania

Posiadasz:

• Dyplom/kierunek studiów z zakresu informatyki, inżynierii komputerowej lub pokrewnej dziedziny technicznej. Studia podyplomowe są atutem
• Co najmniej 3 lata doświadczenia w tworzeniu oprogramowania, z udowodnioną inicjatywą techniczną i przywództwem w poprzednich projektach
• Ciekawość i pasję do misji Cash App związanej z ekonomicznym upoważnieniem
• Doświadczenie w mentorowaniu swoich kolegów z zespołu i udzielaniu konstruktywnego feedbacku
• Ambicje do podejmowania działań i wspomagania wynalazków przyszłości AI
• Zdolność do samodzielnej pracy w szybko zmieniającym się krajobrazie ML
• Doświadczenie lub wiedza o ML jest korzystna, ale nie jest konieczna: jeżeli jesteś biegłym inżynierem oprogramowania, chętnie nauczymy Cię intrygujących aspektów ML

Technologie, których używamy i nauczamy:

Doceniamy ogólne umiejętności inżynieryjne i wszechstronność ponad istniejącą wiedzę domenową, ale oto próbka tego, czego obecnie używamy:

• Python, Java i Kotlin
• Tensorflow i PyTorch
• AWS, GCP, i Kubernetes
• MySQL, DynamoDB, Kafka, Apache Beam, i Google DataFlow

Dodatkowe Informacje

Block stosuje podejście rynkowe do wynagrodzeń, a wynagrodzenie może zależeć od miejsca zamieszkania. Lokalizacje w Kanadzie są podzielone na dwie strefy na podstawie indeksu kosztów pracy dla danego obszaru geograficznego. Początkowe wynagrodzenie dla osoby, która otrzyma ofertę pracy, będzie ustalane na podstawie umiejętności, doświadczenia, kwalifikacji, miejsca pracy i warunków rynkowych. Zakresy te można dostosować w przyszłości.

Strefa A: CAD $138,500 - CAD $207,700
Strefa B: CAD $133,700 - CAD $200,500