Моделювальник з машинного навчання, комерційний ризик шахрайства

Опис компанії

Все почалося з ідеї в Block у 2013 році. Спочатку створений для полегшення пир-ту-пир платежів, Cash App перетворився з простого продукту з однією функцією в багатогранний екосистему, вводячи унікальні фінансові продукти, зокрема Afterpay/Clearpay, щоб запропонувати кращий спосіб надсилати, витрачати, інвестувати, позичати та заощаджувати нашим 47 мільйонам активних користувачів щомісяця. Ми прагнемо революційно змінити ставлення світу до грошей, роблячи його більш зрозумілим, миттєво доступним та всюди прийнятним.

Зараз у Cash App працює тисячі людей по всьому світу в офісах і віддалено, сприяючи культурі, що сприяє новаторству, співпраці та впливу. Ми були розподіленою командою з моменту нашого заснування, і багато з наших посад можуть виконуватися віддалено з країн, де працює Cash App. Беззалежно від місця розташування, ми налаштовуємо наш досвід таким чином, щоб наші співробітники були творчими, продуктивними та задоволеними.

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

Опис роботи

Команда з питань ризиків в області оборотних коштів співпрацює з департаментами страхування ризиків торговельної діяльності та ризиків торговців з моделями та ризиковими індикаторами для управління ключовими показниками ризику. Ми співпрацюємо з кількома інженерними командами, щоб створити можливості для впровадження AI рішень нового покоління.

Як моделювальник з машинного навчання в команді з питань ризиків шахрайства, вашею відповідальністю буде розробка та виконання моделей машинного навчання для виявлення та запобігання шахрайській діяльності. Ця посада вимагає глибокого розуміння алгоритмів машинного навчання, аналізу даних та механізмів виявлення шахрайства.

Ваші обов'язки будуть включати:

• Розробка, впровадження та обслуговування моделей машинного навчання для виявлення шахрайства.
• Аналіз великих наборів даних для виявлення патернів та тенденцій, пов'язаних з шахрайською діяльністю.
• Співпраця з командою для розуміння бізнес-вимог та розробки рішень з метою зниження ризиків шахрайства.
• Постійне спостереження та оцінка ефективності моделей машинного навчання, коригування в разі потреби.
• Постійне оновлення інформації про новітні досягнення в області машинного навчання та виявлення шахрайства та інтеграція нових технік та технологій в наші процеси відповідно до цього.
• Підготовка та презентація звітів про ефективність моделі та тренди шахрайства стейкхолдерам.

Кваліфікація

Ви маєте:

• Бакалаврський ступінь з інформатики, статистики, математики або суміжної галузі. Бажаним є володіння магістерським ступенем.
• Найменше п'ять років досвіду роботи з машинним навчанням, аналізом даних або в суміжній галузі.
• Доведений досвід роботи з виявленням шахрайства та управлінням ризиками.
• Солідні знання алгоритмів машинного навчання та технік аналізу даних.
• Вільне володіння мовами програмування, такими як Python або Java.
• Виняткові навички розв'язання проблем та увага до деталей.
• Сильні комунікативні навички з можливістю пояснення складних концепцій нетехнічним стейкхолдерам.

Технології, якими ми користуємося та навчаємо:

• Python (NumPy, Pandas, sklearn, TensorFlow, PyTorch, keras, ітд.)
• Snowflake, DataBricks, GCP, AWS
• Традиційні моделі класифікації / регресії. Глибоке навчання, включаючи послідовне моделювання, моделювання графів та основані на трансформерах моделі

Додаткова інформація

Block використовує ринковий підхід до винагороди, і заробітна плата може варіюватися в залежності від вашого місцезнаходження. Місця в США розділені на одну з чотирьох зон за індексом вартості робочої сили для даної географічної області. Початкова заробітна плата успішного кандидата буде визначена на основі робочих здібностей, досвіду, кваліфікації, місцезнаходження роботи та ринкових умов. Ці діапазони можуть бути змінені в майбутньому.

Зона А: 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