Starszy Inżynier ds. Uczenia Maszynowego, Ryzyko

Opis firmy

Rozpoczęło się to wszystko od pomysłu w Block w 2013 roku. Początkowo założony, aby złagodzić trudności płatności między osobami, Cash App przekształcił się z prostego produktu z jedną funkcją w dynamiczną platformę, która tworzy oryginalne produkty finansowe, w tym Afterpay/Clearpay. Te produkty oferują naszym 47 milionom aktywnych użytkowników miesięcznie wyższej jakości metodę na wysyłanie, wydawanie, inwestowanie, pożyczanie i oszczędzanie. Naszym celem jest zrewolucjonizowanie globalnego postrzegania pieniędzy, aby były bardziej zrozumiałe, natychmiast dostępne i powszechnie dostępne.

W chwili obecnej Cash App zatrudnia tysiące pracowników na całym świecie, zarówno w biurach, jak i na zdalnych stanowiskach pracy, kultywując kulturę, która zachęca do innowacji, współpracy i osiągania wyników. Zawsze byliśmy zespołem zdecentralizowanym, z wieloma kluczowymi rolami, które można wykonywać zdalnie z krajów, gdzie działa Cash App. Niezależnie od lokalizacji, dostosowujemy nasze podejście, aby nasi pracownicy byli innowacyjni, efektywni i zadowoleni.

Dowiedz się więcej o naszych lokalizacjach, korzyściach i innych informacjach na stronie cash.app/careers.

Opis stanowiska

Rynek w ramach Cash App oferuje różne produkty płatnicze, takie jak BNPL (Buy Now, Pay Later) czy płatności miesięczne dla klientów. Rola zespołu ds. ryzyka oszustw polega na budowaniu skalowalnych systemów wykorzystywanych przez naszych modelarzy i naukowców do tworzenia i wdrażania strategii opartych na ML do zwalczania oszustw i utrzymania zdrowia biznesu. Dodatkowo opracowujemy pełne doświadczenie klienta w zakresie oceny ryzyka.

Jako część tego zespołu projektujesz, konstruujesz i wprowadzasz do użytku produkty i funkcje związane z ryzykiem oszustwa. Nasze usługi są oparte na ciągle rozwijającej się infrastrukturze Cash App, a jako starszy inżynier dostosowujesz się do tych zmian i rozbudowujesz nasz stos technologiczny, aby zaspokoić przyszłe potrzeby adaptacji. Jest to ekscytująca okazja do bezpośredniego, konkretnej pracy nad naszym produktem i realizacji projektów kluczowych dla sukcesu naszego biznesu.

Zadania

• Rozwijanie wysoce skalowalnych systemów, algorytmów i narzędzi na jednej platformie w celu wsparcia rozwiązań opartych na uczeniu maszynowym.
• Rozwijanie, integrowanie i optymalizowanie end-to-end ML pipeline.
• Zasada przestrzegania wysokiej jakości kodu, dobrego pokrycia testami i innych najlepszych praktyk inżynieryjnych
• Współpraca z produktami, analitykami i modelarzami w zakresie planowania i wdrażania bezproblemowych doświadczeń użytkowników
• Posiada autonomię do prowadzenia badań i osiągania wyników przy wsparciu, gdy jest to wymagane
• Przyczynia się do rozwoju naszych zdolności rozwojowych poprzez kierowanie, mentoring i wspieranie innych inżynierów
• Pomaga w tworzeniu kolejnej generacji produktów opartych na uczeniu maszynowym w CashApp
• Praca z dowolnego biura Cash App w Australii, lub zdalnie w Australii.

Wymagania

Wymogi

• 6+ lat doświadczenia w rozwoju oprogramowania backendowego w budowaniu i utrzymaniu aplikacji w dowolnym głównym języku, takim jak: Java, JavaScript, Python, Kotlin, Ruby, Go, Swift, C++
• Zainteresowanie rozwiązywaniem problemów biznesowych technologią i zdolność do przejęcia odpowiedzialności za całościowe rozwiązanie
• Chęć do ciągłego uczenia się nowych technologii, ram i usług
• Umiejętność zarządzania zglobalizowanymi zespołami funkcyjnymi
• Zasada przeprowadzania testów i posiadanie doświadczenia z automatycznymi frameworkami testowymi
• Chęć przyczynienia się do misji Cash App z zakresu gospodarczego upodmiotowienia
• Wcześniejsze doświadczenie z pracą związaną z modelami ML jest korzystne
• Doświadczenie z powszechnie stosowanymi technologiami, takimi jak Kafka, Redis, Cassandra, jest atutem
• Aktywne zainteresowanie promowaniem wizji Cash App stworzenia gospodarczego upodmiotowienia

Narzędzia, których używamy i nauczamy

• Python, Java, Kotlin
• Onnx/PyTorch, LightGBM/XGBoost
• Kubernetes, AWS
• Datadog, SumoLogic
• Hibernate, MySQL, Cassandra DB, DynamoDB
• HTTP, JSON, gRPC, Protocol Buffers
• Kafka, architektura mikrousług oparta na zdarzeniach

Dodatkowe informacje