Науковець-даних

Опис компанії

Checkout.com - одна з найбільш захоплюючих фінтех-компаній у світі. Ми прагнемо допомогти бізнесам та їхнім спільнотам процвітати в електронній економіці. Ми є стратегічним союзником у сфері платежів для багатьох відомих у світі динамічних брендів, як Wise, Hut Group, Sony Electronics, Homebase, Henkel, Klarna та інших. З орієнтацією на продуктивність і масштабованість, наша адаптивна платформа платежів в хмарі допомагає міжнародним компаніям випускати нові продукти та створювати клієнтські досвіди, які викликають захоплення. Наша унікальність полягає не тільки в тому, що ми створюємо, але й в нашому методі.

Ми заохочуємо рішучих розв'язувачів проблем до співпраці, інновацій та найбільшої продуктивності. Саме тому ми знаходимося в списку Forbes Cloud 100 та є акредитованою компанією Great Place to Work. І все ж, ми тільки розігріваємося. Ми збираємо різноманітні та інклюзивні команди по всьому світу - оскільки вважаємо, що це дозволяє нам створювати ще кращі враження для наших торговельців та партнерів. І нам потрібна ваша допомога. Приєднуйтесь до нас і допоможіть формувати електронну економіку майбутнього.

Опис роботи

Про роль

Checkout.com шукає науковця-дослідника з даних для участі у розробці моделей машинного навчання (ML) для виявлення шахрайства. Ці алгоритми надають миттєві прогнози ризику транзакцій, які продавці Checkout.com можуть використовувати для прийняття розумних рішень щодо маршрутизації платежів відповідно до їхньої толерантності до ризику.

Ви будете працювати разом з винахідливою командою дослідників даних і інженерів, всі зосереджені на створенні маштабованих моделей виявлення шахрайства ML. Ваш головний обов'язок буде дослідження ML. Ваша робота значно вплине на продуктову область, яка має велике стратегічне значення для Checkout.com.

Ключові обов'язки

• Проводити оригінальні дослідження методів ML (або інших статистичних) для виявлення шахрайства, що включає читання та реалізацію наукових статей.
• Створювати, впроваджувати та розуміти експерименти з метою видобування практичних знань і покращення ефективності моделі.
• Публікувати та представляти результати досліджень технічним та нетехнічним аудиторіям, як усно, так і письмово.
• Писати якісний Python код для інженерії особливостей та навчання моделі.
• Сприяти придбанню нових даних та покращенню існуючих джерел даних.

Кваліфікація

Про вас

• Докторська (або магістратура за умови володіння досвідом промислового дослідження як мінімум) ступінь у галузі STEM (тобто інформатика, математика, фізика тощо).
• Приймаймо мінімум 2 роки досвіду у розробці моделей машинного навчання для рішення бізнес-викликів, з основним акцентом на дослідженні ML.
• Досвід роботи з технологіями розподіленої обробки (наприклад, Spark, Dask) для великих даних.
• Глибоке розуміння машинного навчання, теорії ймовірностей та статистики.
• Впевнене володіння методами наукової праці та ретельним проектуванням експериментів.
• Вміння писати якісний Python та SQL.

Було б чудово, якщо у вас є

• Досвід роботи у фінтех-індустрії та/або платіжних системах.
• Досвід роботи з AWS або хоча б з іншою популярною хмарною платформою (GCP/Azure).
• Знайомство з командним інтерфейсом Unix і сценаріями оболонки (для автоматизації завдань).

Додаткова інформація