Инженер по машинному обучению, коммерческий риск мошенничества (моделирование)

Описание Компании

Block в 2013 году предложил идею, которая вскоре превратилась в Cash App, созданный для упрощения peer-to-peer платежей. Из простого продукта с единственной целью теперь вырос огромный финансовый экосистема, предлагающая уникальные финансовые решения, включая Afterpay/Clearpay. Мы стремимся предложить простой способ отправки, инвестиции, извлечения, сохранения и траты денег для наших 47 миллионов клиентов ежемесячно. Наша цель - превратить обычное взаимодействие мира с деньгами в более простой, мгновенный и универсально доступный опыт.

В настоящее время Cash App поддерживается глобальной рабочей силой, размещенной как в офисных помещениях, так и работающей удаленно, которая сосредотачивается на инновациях, командной работе и создании влияния. Наша основа построена на модели распределенной работы, и мы специально разработали ряд ролей для удаленной работы там, где работает Cash App. Мы сосредотачиваемся на создании среды для наших сотрудников, где они могут проявить свою креативность, обеспечить продуктивность и чувствовать себя довольными, независимо от их местоположения.

Чтобы узнать больше о наших местах, преимуществах и другой информации, посетите cash.app/careers.

Описание Работы

Команда Fraud Risk занимается разработкой стратегии риска коммерческого мошенничества и поддержкой команд риска торговцев путем предоставления им моделей и индикаторов риска для контроля за критичными рисками. Мы вместе с многими инженерными командами работаем над путем к использованию решений искусственного интеллекта нового поколения.

В качестве модельера машинного обучения в команде Fraud Risk ваша задача будет заключаться в разработке и внедрении моделей машинного обучения для обнаружения и предотвращения мошеннических действий. Для этой роли требуется глубокое понимание алгоритмов машинного обучения, анализа данных и методов обнаружения мошенничества.

Ваши обязанности:

• Разработка, внедрение и поддержка моделей машинного обучения для обнаружения мошенничества.
• Анализ больших наборов данных для выявления моделей и трендов, связанных с мошенническими действиями.
• Тесное сотрудничество с кросс-функциональными командами для понимания бизнес-требований и генерации решений по снижению рисков мошенничества.
• Постоянное мониторинг и оценка эффективности моделей машинного обучения, внесение необходимых изменений.
• Отслеживание последних тенденций в области машинного обучения и обнаружения мошенничества, и включение подходящих новых техник и технологий в наши процессы.
• Подготовка и презентация отчетов о профильности модели и трендах мошенничества.

Квалификация

Идеальный кандидат обладает:

• Степенью бакалавра в области информатики, статистики, математики или смежной области. Приветствуется наличие магистратуры.
• Опытом работы в области машинного обучения, анализа данных или смежной области не менее 5 лет.
• Демонстрационным опытом в обнаружении мошенничества и управлении рисками.
• Глубоким пониманием алгоритмов машинного обучения и техник анализа данных.
• Опытом программирования на языках, таких как Python или Java.
• Выдающимися навыками решения проблем и детальным вниманием к деталям.
• Превосходными коммуникативными навыками, с возможностью выражать сложные идеи простым языком для неспециалистов.

Технологии, которыми мы пользуемся и которыми обучаем:

• Python (включая библиотеки, такие как NumPy, Pandas, sklearn, TensorFlow, PyTorch, keras, и т. д.)
• Snowflake, DataBricks, GCP, AWS
• Классические модели классификации / регрессии. Продвинутое обучение, включая последовательное моделирование, моделирование графов и модели на основе трансформаторов

Дополнительная Информация

В Block наша система оплаты труда зависит от рынка. Оплата может варьироваться в зависимости от вашего местопребывания. Мы классифицировали места в США на четыре зоны на основе индекса стоимости труда в конкретном районе. Начальная заработная плата успешного кандидата будет определена на основе профессиональных навыков, опыта, квалификации, места работы и условий рынка. Эти диапазоны могут быть изменены в будущем.

Зона A: USD $167,300 - USD $204,500
Зона B: USD $158,900 - USD $194,300
Зона C: USD $150,600 - USD $184,000
Зона D: USD $142,200 - USD $173,800