Младший специалист по данным - Детекция

Кто мы? Привет! 👋 Мы - Ravelin! Мы компания, занимающаяся обнаружением мошенничества с использованием передовых технологий машинного обучения и анализа сетей для решения основных проблем. Нашей целью является обеспечение безопасности онлайн-транзакций и гарантирование нашим клиентам уверенности в обслуживании своих клиентов. И мы весело проводим время, делая это! Мы - дружелюбная команда, и мы гордимся тем, что укрепляем сильную культуру и остаемся верными нашим ценностям: эмпатии, амбициозности, единству и целостности. Мы очень ценим баланс между работой и личной жизнью и применяем структуру плоской иерархии во всей компании. Присоединитесь к нам, и вы быстро узнаете о передовых технологиях и будете работать вместе с одними из самых умных и добрых людей в бизнесе - посмотрите наши отзывы на Glassdoor. Если это звучит как окружение, которое вам подходит, мы с удовольствием услышим от вас! Для получения дополнительной информации посетите наш блог, чтобы увидеть, хотите ли вы помочь нам предотвратить преступность и обеспечить безопасность мировых крупных онлайн-бизнесов. Команда Вы присоединитесь к команде по выявлению мошенничества. Эта команда занимается поддержанием низких уровней мошенничества и удовлетворенностью клиентов путем регулярного обучения и внедрения моделей машинного обучения. Наша задача - сделать внедрение моделей таким же простым и безошибочным, как внедрение кода. Мы руководствуемся наилучшими практиками по инженерии ML от Google. Наши модели обучены идентифицировать несколько видов мошенничества с использованием самых разных источников данных и технологий в реальном времени. Системы предсказания подчиняются строгим SLA, требующим, чтобы каждое предсказание было представлено менее чем за 300 мс. Затем команда по выявлению мошенничества должна провести расследование, если модели не работают так, как ожидалось. Команда по выявлению мошенничества занимает центральное место в достижениях Ravelin. Они тесно сотрудничают с командой по работе с данными, ответственной за создание инфраструктуры, и командой Intelligence & Investigations, помогающей клиентам. Роль В настоящее время мы нанимаем специалиста по данным для помощи в обучении, внедрении, отладке и оценке наших моделей обнаружения мошенничества. Наш идеальный кандидат - практичный, доступный и опытный. Оценка моделей мошенничества - сложная задача; часто мы даже не получаем меток в течение 3 месяцев. Вам придется использовать свой суд при расследовании случаев неоднозначного мошенничества и проверке точности самой модели. Мы должны создавать надежные модели, способные обновлять свое понимание при столкновении с новыми стратегиями мошенничества: наши клиенты ожидают от нас нахождения на шаг впереди мошенничества, а не отставания от него. Вы будете оснащены инструментами, пространством и руководством, необходимыми для разработки мирового уровня моделей обнаружения мошенничества. Достижение лучших моделей для наших клиентов часто связано с безопасными постепенными преимуществами, а не только с пионерским исследованием. Идеальный кандидат готов заниматься обеими сторонами работы - и понимает, почему обе части так важны. Обязанности

• Расширять нашу инфраструктуру оценки и обучения моделей.
• Создавать и внедрять новые модели для выявления мошенничества с соблюдением SLA.
• Внедрять новые функции в нашу производственную инфраструктуру.
• Исследовать новые стратегии для пресечения мошеннического поведения.
• Исследовать проблемы производительности модели (используя свой опыт в отладке моделей).

Требования

• Около 1 года опыта в создании и внедрении моделей ML с использованием питоновского стека данных (numpy, pandas, sklearn).
• Развитые аналитические навыки.
• Отличные навыки сотрудничества с коллегами за пределами вашей непосредственной команды, например, с командами поддержки клиентов или инженеров.
• Умение объяснять сложные технические концепции широкому кругу слушателей.
• Отличные навыки определения приоритетов и управления своим рабочим обьемом.
• Удобство работы в гибридной команде.

Бонусные навыки

• Понимание лучших практик программного инжиниринга (контроль версий, модульные тесты, ревью кода, CI/CD) и как они применяются к инжинирингу машинного обучения.
• Опыт работы с Tensorflow и глубоким обучением.
• Опыт работы с Kubernetes и инфраструктурой ML в производстве.
• Опыт работы с Go, C++, Java или другим языком системного программирования.

Преимущества

• Гибкий рабочий график, гибридная модель работы, офис на Олд-стрит и бюджет на оборудование домашнего офиса в £500.
• Опционы на акции.
• 25 дней отпуска + банковские праздники + дополнительный выходной за каждый год работы (до 5) + 1 экстра-день выходного по культурным соображениям.
• Дополнительные выходные в рамках обучения и улучшения благосостояния.
• Годовой бюджет на благополучие £1000, который можно потратить через Heka.
• Поддержка психического здоровья через Spill.
• Полное медицинское обслуживание с AXA, включая лечение заболеваний, которые были диагностированы до начала действия страховки.
• Пенсионная схема с Aviva.
• Увеличенные родительские льготы.
• Компания организует социальные мероприятия, командные выезды, а также предоставляет бюджет на небольшие мероприятия, которые может организовать любой сотрудник с любым поводом.
• Ravelin Gives Back (RGB) - ежемесячные благотворительные пожертвования и регулярные возможности для волонтерства.
• Двухнедельные обеды с случайной группой из компании, либо вживую, либо виртуально (через Deliveroo).
• Возможность займа через BorrowMyDoggy.
• Возможность получить налоговые льготы при покупке велосипеда через схему Cycle-to-Work.
• Еженедельные вечера настольных игр.

*Предложения о работе могут быть отозваны, если кандидаты не смогут пройти наши предварительные проверки: декларации о несудимости, подтверждения занятости и права на работу.*