Dołącz do naszego dynamicznego zespołu jako Starszy Inżynier Machine Learning w Checkout.com

Przegląd firmy

W Checkout.com jesteśmy czymś więcej niż tylko wiodącą firmą fintech; jesteśmy żywą społecznością napędzaną misją transformacji interakcji między firmami a ich klientami w cyfrowej gospodarce. Ufają nam prestiżowe marki takie jak Wise, Sony Electronics i Klarna, a nasze wydajne, skalowalne rozwiązania płatnicze poprawiają doświadczenia klientów na całym świecie. Z takimi wyróżnieniami jak czołowe miejsce w Forbes Cloud 100 i uznanie jako jedna z najlepszych fintechów do pracy przez Glassdoor, Checkout.com to miejsce, gdzie innowacje prosperują, a Twoja praca ma realny wpływ.

Opis stanowiska: Starszy Inżynier Machine Learning - Zespół ML ds. Oszustw

Jako kluczowy gracz w naszym zespole ML ds. Oszustw, będziesz napędzać krytyczne rozwój naszej platformy uczenia maszynowego, paliwo naszej walki z cyfrowymi oszustwami. Ta rola wymaga nie tylko silnych zdolności technicznych, ale również ducha współpracy, aby kształtować przyszłość naszych produktów i strategii technologicznych.

Co będziesz robić

• Prowadzić rozwój innowacyjnych rozwiązań dla wykrywania ryzyka i oszustw w ramach dynamicznego zespołu produktowego.
• Wpływać na techniczne i architektoniczne decyzje, promując wysokie standardy i przyszłościową konstrukcję.
• Ściśle współpracować z liderami produktu i inżynierii w celu zakresu i dostarczenia wyjątkowych projektów.
• Promować kulturę innowacji i zrównoważonego podejmowania decyzji ryzyka w zespole.

Te działania bezpośrednio podniosą bezpieczeństwo i niezawodność usług, które oferujemy globalnym przedsiębiorstwom, wprowadzając wymierną różnicę w naszych operacjach.

Wymagane kwalifikacje

Poszukujemy strategicznego myśliciela, który jest entuzjastą uczenia maszynowego, z znaczącym doświadczeniem w:

• Projektowaniu i zarządzaniu dużymi platformami MLOps, z biegłością w przetwarzaniu danych w czasie rzeczywistym i dostarczaniu funkcji.
• Tworzeniu aplikacji opartych na chmurze, szczególnie na AWS, z narzędziami takimi jak Spark, Databricks i SageMaker.
• Wdrażaniu i monitorowaniu rozwiązań uczenia maszynowego w środowiskach o dużym ruchu.
• Zastosowaniu rygorystycznego projektowania algorytmów, idealnie z doświadczeniem w Fintech lub systemach zarządzania ryzykiem.

Wyjątkowe umiejętności komunikacyjne i zręczność w efektywnej pracy w multidyscyplinarnych zespołach są niezbędne. Doświadczenie w Fintechu, wykrywaniu oszustw lub zarządzaniu ryzykiem jest dodatkowym atutem, jednak prawdziwą różnicę tworzy głęb