Staff ML Engineer, Financial Crimes (CashApp)

Opis firmy

W Block nasza podróż rozpoczęła się w 2013 roku z wizją uproszczenia płatności peer-to-peer. Dziś Cash App ewoluował w kompleksowy ekosystem finansowy obsługujący 47 milionów aktywnych użytkowników miesięcznie. Oferujemy innowacyjne produkty finansowe, takie jak Afterpay/Clearpay, redefiniując, jak ludzie wysyłają, wydają, inwestują, pożyczają i oszczędzają pieniądze. Naszą misją jest uczynienie pieniądza bardziej przystępnym, natychmiastowo dostępnym i uniwersalnie dostępnym.

Cash App z tysiącami pracowników na całym świecie wspiera kulturę innowacji, współpracy i wpływu. Od początku istnienia jako zespół rozproszony, oferujemy elastyczność z wieloma zdalnymi rolami w krajach, w których Cash App działa. Poznaj nasze globalne lokalizacje, korzyści i więcej na cash.app/careers.

Zespół Financial Crimes Technology w Cash App odgrywa kluczową rolę w wykrywaniu i zgłaszaniu nielegalnych i podejrzanych działań. Współpracujemy globalnie z zespołami Product, Counsel i Engineering, aby utrzymać bezpieczne doświadczenie użytkownika, minimalizując jednocześnie działalność oszustów na naszej platformie. Wykorzystując Generative AI i uczenie maszynowe, monitorujemy setki miliardów dolarów transakcji na tradycyjnych oraz blockchainowych sieciach.

Nasze zaawansowane systemy uczenia maszynowego identyfikują i przedstawiają anomalie, takie jak pranie pieniędzy i naruszenia warunków świadczenia usług, do rozpatrzenia przez agentów oraz blokują płatności w czasie rzeczywistym. Używamy również generacyjnego AI do usprawnienia przepływów pracy agentów, zwiększając produktywność i dokładność decyzji. Rola Staff ML Engineer oferuje znaczącą możliwość przemyślenia i optymalizacji naszych operacji związanych z przestępstwami finansowymi na dużą skalę.

Kluczowe obowiązki:

• Projektowanie, budowa i integracja usług inferencyjnych w partiach oraz narzędzi dla przypadków użycia LLM Copilot i Autopilot.
• Wspieranie infrastruktury i potrzeb związanych z narzędziami dla modelarzy, poruszając kwestie MLOps, dostępu do danych, bezpieczeństwa i skalowalności.
• Opracowywanie prototypów i zachęcanie do przyjęcia nowych narzędzi i technologii.
• Przewodnictwo poprzez przykład, stosując najlepsze praktyki AI/ML i inżynierii.
• Współpraca z zespołami Financial Crimes, AI/ML Platform oraz Product Engineering w Cash App i Block.

Kwalifikacje

• Ponad 5 lat doświadczenia w dziedzinie uczenia maszynowego i inżynierii (preferowane pełne doświadczenie ML stack).
• Tytuł magistra lub wyższy z zakresu informatyki, nauki o danych, badań operacyjnych, matematyki stosowanej, statystyki, fizyki lub pokrewnej dziedziny.
• Biegłość w korzystaniu z linii poleceń Linux/OS X, oprogramowania do kontroli wersji (git) i cyklu życia oprogramowania ML.
• Doświadczenie w priorytetyzacji, określaniu zakresu, projektowaniu i wdrażaniu modeli ML z zespołami międzyfunkcyjnymi.
• Znajomość stosu obliczeniowego Python, MySQL, Snowflake, Airflow oraz Java/Go.
• Doświadczenie z hostowanymi modelami inferencji w chmurach publicznych takich jak GCP, AWS i/lub budowanie mikroserwisów dla wyzwalania zdarzeń, generowania