Застосування глибокого навчання, стажер-випускник (магістр або кандидат наук)

Опис компанії

Все почалось з ідеї в Block у 2013 році. Був створений для полегшення незручностей при оплаті від одного користувача до іншого, Cash App відповідає змінам від основного товару з однією функцією до динамічного екосистеми, створюючи відмінні фінансові продукти, включаючи Afterpay/Clearpay. Це надає надійний метод для наших 47 мільйонів активних клієнтів щомісяця, щоб відправляти, витрачати, інвестувати, запозичувати та економити. Ми прагнемо перевизначити світове ставлення до грошей, щоб зробити його більш зрозумілим, негайно доступним і універсально отримуваним.

Наразі в Cash App працюють тисячі співробітників у всьому світі, як в офісах, так і на віддалених робочих місцях, з культурою, зосередженою на інноваціях, співпраці та впливі. Ми були розподіленими командами з самого початку, і багато наших ролей можна виконувати дистанційно в країнах, де Cash App працює. Незалежно від місця розташування, ми адаптуємо наш досвід, щоб гарантувати, що наші співробітники є творчими, продуктивними та задоволені.

Дізнайтеся більше про наші місця, пільги та інше на cash.app/careers.

Опис роботи

Ця можливість є виключно доступна для студентів, які наразі навчаються в магістратурі або аспірантурі, і пропонує 8-місяцний термін (з можливістю подовження) у команді Risk AI Cash App, початок літом або осінню 2024 року. Якщо ви вже закінчили навчання (або маєте закінчити до травня 2023р.), будь ласка, подайте заявку на одну з наших постійних ролей.

Машинне навчання є важливою частиною того, як ми розробляємо продукти, експлуатуємо, та виконуємо місію Cash App щодо обслуговування незабезпечених і порушення традиційних фінансових установ. Наш масштаб та великий обсяг даних про транзакції пропонують необмежені можливості використання штучного інтелекту для кращого розуміння наших клієнтів та запровадження нових продуктів та переживань, які можуть підвищити їх життя.

Метою цього проекту є систематичне вивчення та перевірка передових послідовних моделей (включаючи бі-напрямовану RNN, авторегресивну CNN, трансформатори та нервові контрольовані диференціальні рівняння) на часових рядах даних, створених в Cash. Cash App збирає ряд сигналів про те, як наші клієнти взаємодіють з платформою - ми будемо визначати оптимальний спосіб використання цих даних, використовуючи передові методи глибокого навчання.

Глибокі послідовні моделі пропонують можливість значно покращити нашу здатність виявляти шахрайську поведінку, зменшуючи обширний (а тому коштовний) процес ручного створення та курації функцій.

Обов'язки під час вашого терміну будуть включати:

• Створення стандартизованих та повторно використовуваних наборів даних для постійного бенчмаркінгу та тестування послідовних моделей
• Надання кількісної оцінки переваг та недоліків різних класів моделей на основі точності, точності/виклику, тренувальної вартості, тренувального часу, вимог до даних та зрозумілості
• Створення модульної та добре задокументованої основи коду, яка може бути легко використана для інших джерел послідовних даних в екосистемі Block

Технології, які ми використовуємо (та викладаємо):

• Python, NumPy, Pandas, PyTorch, TensorFlow, keras, JAX, Julia
• MySQL, Snowflake, GCP/AWS, та Tableau
• Java

Кваліфікація

Ви маєте:

• 1-2 роки практичного досвіду з прикладного глибокого навчання
• Продемонстрована здатність імплементувати архітектури нейромереж описані в літературі, використовуючи фреймворки такі як PyTorch або TensorFlow
• Досвід роботи з передовими технологіями:графічні вбудовування,моделювання нерегулярної послідовності та прогнозування часових рядів,квантифікації невизначеностей,виявлення відхилень, та нейронні ОДЕ є великим перевагою
• Розуміння зв'язку між програмним забезпеченням та моделями, які ви створюєте, та досвідом, який він надає клієнтам
• Такожу вас має характеризувати цікавий, пристрасний, орієнтований на розвиток підхід до роботи

Додаткова інформація

Block використовує маркетинговий підхід до винагород, і зарплата може відрізнятися в залежності від вашого місцезнаходження. Місця у США групуються в одну з чотирьох зон на основі індексу вартості праці для цієї географічної області. Стартова зарплата успішного кандидата буде визначена на основі місця роботи кандидата і може бути скоригована у майбутньому.

Зона A: 51,00 долара США
Зона B: 48,45 долара США
Зона C: 45,90 долара США
Зона D: 43,35 долара США

Щоб визначити призначення зони для місцезнаходження, будь ласка, зверніться до цього ресурсу. Якщо місце, яке вас цікавить, не вказано, будь ласка, зверніться до рекрутера для отримання додаткової інформації.