Модель машинного обучения

Описание Компании

История начинается с идеи в Block в 2013 году. Изначально созданный для облегчения платежей между пользователями, Cash App эволюционировал из простого продукта с единственной функцией в динамическую экосистему, создающую уникальные финансовые продукты, включая Afterpay/Clearpay, для предложения более совершенного способа отправки, траты, инвестирования, займа и сбережения для наших 47 миллионов активных пользователей в месяц. Наша миссия - переопределить взаимодействие мира с деньгами, сделав его более понятным, мгновенно доступным и универсально доступным.

Сегодня Cash App представлен тысячами сотрудников по всему миру, работающих в офисных и удаленных локациях. Мы стремимся способствовать культуре, которая поощряет инновации, сотрудничество и воздействие. Мы были распределенной командой с момента основания, и большинство наших ролей могут быть выполнены удаленно из стран, где оперирует Cash App. Независимо от местоположения, мы персонализируем наш подход, чтобы обеспечить творчество, продуктивность и удовлетворенность наших сотрудников.

Получите больше информации о наших местоположениях, преимуществах и многом другом на cash.app/careers.

Описание работы

Обзор позиции:

Мы ищем моделирующего специалиста по машинному обучению, который станет частью нашей команды моделирования рисков мошенничества. Роль включает в себя разработку и внедрение моделей машинного обучения для выявления и предотвращения мошеннической деятельности. Это требует глубокого понимания алгоритмов машинного обучения, анализа данных и методов обнаружения мошенничества.

Основные обязанности:

1. Проектирование, внедрение и поддержание моделей машинного обучения для обнаружения мошенничества.

2. Анализ больших наборов данных для выявления моделей и тенденций, связанных с мошеннической деятельностью.

3. Работа с межфункциональными командами для понимания бизнес-требований и разработки решений для управления рисками мошенничества.

4. Постоянно оценивать и корректировать производительность моделей машинного обучения по мере необходимости.

5. Быть в курсе последних тенденций и достижений в области машинного обучения и обнаружения мошенничества, и внедрять новые техники и технологии в наши процессы, когда это целесообразно.

6. Собирать и представлять отчеты с аналитическими данными о производительности модели и модели мошенничества для заинтересованных сторон.

Квалификация

1. Бакалавр в области компьютерных наук, статистики, математики или смежной области обязателен. Наличие степени магистра предпочтительно.

2. Не менее 6 лет опыта работы в области машинного обучения, анализа данных или схожей области.

3. Подтвержденный опыт в области обнаружения мошенничества и управления рисками.

4. Глубокие знания алгоритмов машинного обучения и методологий анализа данных.

5. Владение языками программирования, такими как Python или Java.

6. Отличные навыки решения проблем с вниманием к деталям.

7. Сильные коммуникационные навыки, с возможностью объяснения сложных концепций нетехническим заинтересованным сторонам.

Дополнительная Информация