Специалист по анализу данных - Обнаружения

Кто мы?

Привет! 👋 Мы Ravelin! Наша компания специализируется на выявлении мошенничества, используя передовые технологии машинного обучения и анализа сетей для решения крупных проблем. Наша цель - обеспечить безопасность онлайн-транзакций и гарантировать, что наши клиенты могут надежно обслуживать своих потребителей.

Нам нравится то, что мы делаем! Мы - дружная команда, приверженная нашей культуре и нашим ценностям: эмпатия, амбиции, единство и честность. Мы высоко ценим баланс между работой и личной жизнью и придерживаемся принципа горизонтальной иерархии в нашей компании. Присоединяйтесь к нам и вы быстро узнаете об передовых технологиях и будете работать с некоторыми из самых умных и приятных людей - ознакомьтесь с нашими отзывами на Glassdoor.

Если это ваша чашка чая, мы были бы рады получить от вас отклик! Для получения дополнительной информации посетите наш блог и узнайте, заинтересует ли вас помощь нам в борьбе с преступностью и защите крупнейших онлайн-бизнесов в мире.

Наша команда

Вы станете частью команды по обнаружению мошенничества. Эта команда обеспечивает низкие показатели мошенничества для удовлетворения потребностей клиентов, постоянно обучая и внедряя модели машинного обучения. Наша цель - сделать развертывание моделей таким же простым и свободным от ошибок, как развертывание кода. В качестве нашего руководства мы используем Лучшие практики инженерии машинного обучения от Google.

Наши модели обучены определять различные виды мошенничества, используя множество источников данных и методов в реальном времени. Пайплайны предсказания строго соблюдают соглашения об уровне обслуживания, каждое предсказание должно быть сделано за менее чем 300 мс. Если модели не работают, как ожидается, задача команды обнаружения - исследовать причины.

Команда обнаружения - это основа успеха Ravelin. Они тесно сотрудничают с командой инженеров по данным, которая создает инфраструктуру, и командой разведки и расследований, которая общается с клиентами.

Наша роль

В настоящее время мы ищем специалиста-ученого по данным, который будет помогать в обучении, развертывании, диагностировании и оценке наших моделей обнаружения мошенничества. Наш идеальный кандидат - это прагматичный, доступный и опытный профессионал, обладающий знаниями, основанными на предыдущих неудачах.

Оценка моделей мошенничества представляет собой непростую задачу; часто мы не получаем метки в течение 3 месяцев. Вам придется применить свое суждение при рассмотрении неоднозначных случаев мошенничества и при проверке достоверности самой модели.

Мы должны создавать прочные модели, способные обновлять свои представления при столкновении с новыми методами мошенничества: наши клиенты ожидают, что мы будем на шаг впереди мошенников, а не отставать. У вас будут все необходимые инструменты, пространство и руководство для создания мирового класса моделей обнаружения мошенничества.

Работа не состоит только в новых исследованиях. Повседневная работа включает в себя безопасное, постоянное продвижение к лучшим моделям для наших клиентов. Идеальный кандидат стремится вовлечься в оба аспекта работы и понимает их важность.

Обязанности

• Расширить нашу инфраструктуру оценки и обучения моделей.
• Создавать и внедрять новые модели для обнаружения мошенничества, соблюдая соглашения об уровне обслуживания.
• Внести свой вклад в нашу производственную инфраструктуру, добавив новые функции.
• Исследовать инновационные тактики противодействия мошенническому поведению.
• Анализировать проблемы с эффективностью работы моделей (используя свои навыки в отладке моделей).

Требования

• Опыт разработки и внедрения моделей машинного обучения, используя Python data stack (numpy, pandas, sklearn).
• Сильные аналитические навыки.
• Умение работать в команде с коллегами из других отделов, таких как команды поддержки клиентов или инженеры.
• Способность объяснять сложные технические идеи различным аудиториям.
• Способность управлять своей рабочей нагрузкой и расставлять приоритеты.
• Способность работать с гибридной командой.

Желательно

• Понимание лучших практик инженерии программного обеспечения (управление версиями, модульные тесты, ревью кода, непрерывная интеграция/непрерывная доставка) и их применение к инженерии машинного обучения.
• Опыт работы с Tensorflow и глубинным обучением.
• Опыт работы с Kubernetes и инфраструктурой машинного обучения в производстве.
• Опыт работы с Go, C++, Java или другим системным языком программирования.

Преимущества

• Гибкий график работы, гибридная модель работы, офис, расположенный на Old Street, укомплектован закусками и напитками, а также бюджетом на домашний офис в размере £500.
• Опционы на акции компании.
• 25 дней отпуска + банковские праздничные дни + дополнительный выходной за каждый год работы (до 5) + 1 дополнительный выходной за культурные особенности.
• Дополнительные выходные в месяц для всей компании - дни благополучия и обучения.
• Ежегодный бюджет на благополучие в размере £1000, который можно потратить через Heka.
• Поддержка в области психического здоровья через Spill.
• Полное медицинское страхование с AXA, которое включает предыдущие заболевания.
• Пенсионная схема с Aviva.
• Улучшенные льготы для родителей.
• Корпоративные выезды, командные мероприятия и бюджет для организации неожиданных мероприятий.
• Ravelin Gives Back (RGB) - ежемесячные благотворительные пожертвования и регулярные возможности для волонтерства.
• Обеды с командой каждые две недели с случайно выбранной группой людей из всей компании, либо виртуально (через Deliveroo), либо лично.
• Доступ к BorrowMyDoggy.
• Поддержка в покупке велосипедов по системе Cycle-to-Work без налогов.
• Еженедельные вечера настольных игр.

Предложение о работе может быть отозвано, если кандидаты не прошли наши предварительные проверки: судимость, подтверждение занятости и право на работу.