Старший инженер по машинному обучению - идентификация, ML платформа

Описание компании

Все началось с идеи в Block в 2013 году. Изначально разработанное для облегчения пиринговых платежей, приложение Cash App от простого продукта с одной функцией превратилось в многофункциональный экосистему. Мы разработали уникальные финансовые продукты, включая Afterpay/Clearpay, чтобы предложить нашим 47 миллионам ежемесячно активных пользователей лучший способ отправлять, тратить, инвестировать, занимать и экономить. Наша цель - изменить мировое восприятие денег, сделав их более понятными, мгновенно доступными и общедоступными.

Сегодня в Cash App работают тысячи сотрудников по всему миру, как в офисах, так и удаленно, при этом мы поддерживаем культуру, которая поощряет инновации, работу в команде и значительные результаты. Мы работаем как распределенная команда с самого начала, и многие наши роли могут выполняться удаленно в странах, где активно используется Cash App. Независимо от местоположения, мы спроектировали наш рабочий процесс таким образом, чтобы наши сотрудники оставались изобретательными, продуктивными и довольными.

Посетите наши офисы, узнайте о преимуществах и многом другом на cash.app/careers.

Описание работы

В качестве члена команды Machine Learning Engineering Identity вы будете играть ключевую роль в использовании методов машинного обучения и систем для снижения случаев мошенничества в экосистеме Cash. Наша основная задача - укрепить первую линию обороны от мошенников, пытающихся обойти наши меры верификации личности (IDV). Одновременно мы стремимся повысить уверенность в личности существующих и новых клиентов. Используя машинное обучение, мы стремимся гарантировать, что у каждого есть равный доступ к финансовым услугам, независимо от его происхождения или финансовой истории.

Наша команда расширяется, и мы ищем инженеров, опытных в разработке инфраструктуры и систем машинного обучения, для создания решений нового поколения, обеспечивающих выполнение задач по всей компании. Команда использует широкий спектр методов, от простых эвристик до передовых технологий глубокого обучения, чтобы улучшить нашу работу и услуги. Мы также стремимся исследовать новые направления с командой, чтобы продолжать расширять границы возможного.

Наши инженеры по машинному обучению тесно сотрудничают с специалистами по обработке данных, моделированию ML и программистами в Cash App. Посетите наш блог о машинном обучении / AI здесь!

Вы будете:

• Проектировать сложные системы и сервисы машинного обучения, а также прототипировать новые методы и внедрять решения в масштабе для наших 36+ миллионов активных пользователей
• Создавать платформу высшего класса для обучения, размещения и поддержания моделей ML
• Применять лучшие практики ML и разработки программного обеспечения для формирования подхода Cash App к разработке, тестированию и поддержке решений на платформе ML
• Помогать в проектировании и реализации нашей долгосрочной стратегии машинного обучения в Cash App

Квалификация

У вас есть:

• Степень/образование в области компьютерных наук, компьютерной инженерии или смежной технической области. Последипломное образование приветствуется
• Минимум 3 года опыта работы в разработке программного обеспечения, с доказанным техническим инициативным и лидерским подходом в предыдущих проектах
• Интерес и страсть к миссии Cash App по экономическому усилению
• Опыт наставничества для ваших коллег и предоставления конструктивной обратной связи
• Амбиции быть практичным и помочь изобретать будущее AI
• Способность работать самостоятельно в быстро меняющемся мире ML
• Опыт или знание ML будет плюсом, но не обязательно: если вы опытный инженер-программист, мы с удовольствием обучим вас загадочному миру ML

Технологии, которыми мы пользуемся и которым учим:

Мы оцениваем общие инженерные навыки и универсальность над существующими знаниями в данной области, но вот некоторые из технологий, которые мы сейчас используем:

• Python, Java и Kotlin
• Tensorflow и PyTorch
• AWS, GCP и Kubernetes
• MySQL, DynamoDB, Kafka, Apache Beam, и Google DataFlow

Дополнительная информация

Block использует рыночный подход к оплате труда, и зарплата может варьироваться в зависимости от вашего местонахождения. Локации в Канаде разделены на две зоны в зависимости от показателя стоимости труда в данном географическом регионе. Начальная зарплата успешного кандидата будет определена на основе профессиональных навыков, опыта, квалификации, места работы и рыночных условий. Этот диапазон может быть скорректирован в будущем.

Зона A: CAD $138,500 - CAD $207,700
Зона B: CAD $133,700 - CAD $200,500