A
31 июл.
Ведущий инженер по машинному обучению (борьба с мошенничеством)
ЗП не указана, ≈ 249 033 ₽
Remote Canada
Удалённо
Lead
Affirm переосмысливает кредитование, делая его более честным и дружелюбным, предоставляя потребителям гибкость покупать сейчас и платить позже без скрытых комиссий и сложных процентов.
О команде:
People Tech & Analytics (PTA) создает и поддерживает данные, ИИ и технологическую инфраструктуру для функции People в Affirm. Команда работает как группа продуктовых инженеров, встроенная в HR. Мы владеем полным стеком: сбор данных, трансформация, дашборды, инструменты ИИ и производственные приложения, развернутые на Snowflake.
О роли:
Это практическая инженерная роль. Вы будете создавать, развертывать и поддерживать системы на базе ИИ, которые обслуживают функцию People и более широкую базу сотрудников. Работа заключается в том, чтобы взять запутанные бизнес-проблемы (фрагментированные знания, ручные процессы, разрозненные инструменты) и превратить их в работающее программное обеспечение: агенты, API, приложения и инфраструктуру. Вы будете тесно сотрудничать с партнерами из функции People, которые обладают экспертными знаниями и поддерживают отношения с заинтересованными сторонами. Ваша задача — превратить их грубые приложения и процессы в производственные системы и отстаивать технические ограничения, когда они меняют возможное. Это не чисто бэкенд-роль. Вы будете участвовать в обсуждениях бизнес-проблем, и вам нужно достаточно хорошо понимать проблему, чтобы самостоятельно принимать архитектурные решения. Также необходимо запускать созданное вами в продакшене. Хостинг, безопасность, развертывание и текущее обслуживание — все это часть работы.
Что вы будете делать:
Создавать и выпускать ИИ-агентов, API и приложения на внутренней платформе Affirm (Snowpark Container Services / Quicksilver). Вы отвечаете за полный жизненный цикл: архитектура, контейнеризация, сеть, секреты, CI/CD, мониторинг и исправление ошибок.
Преобразовывать запутанные бизнес-требования от заинтересованных лиц из People Operations в производственные системы. Интегрироваться с Workday, Notion и инструментами управления кейсами, чтобы ИИ предоставлял реальные ответы из управляемого контента, а не догадки модели.
Навигировать по существующей инфраструктуре безопасности и управления данными Affirm, чтобы безопасно запускать ИИ-системы с данными сотрудников. RBAC, классификация данных и политики доступа уже существуют, но их связывание между системами (Workday, Snowflake, инструменты кейсов) — это сложная задача. Вы определяете, что разрешено, строите в рамках этих ограничений и гарантируете, что данные сотрудников остаются там, где должны.
Проектировать инфраструктуру надежности для сервисов с несколькими моделями LLM. Валидация структурированного вывода, цепочки резервных вариантов, автоматические выключатели для внешних API и контроль качества, который ловит галлюцинации до того, как их увидят пользователи.
Работать напрямую с нетехническими заинтересованными сторонами для определения масштабов проблем, принятия архитектурных решений и честной оценки возможностей и ограничений ИИ. Вы выступаете переводчиком в обе стороны.
Вносить вклад в общий Python-код команды, модели dbt и инфраструктуру Snowflake в составе небольшой, полнофункциональной команды, которая быстро выпускает продукт.
Отвечать за созданное вами. Когда что-то ломается в продакшене, вы диагностируете и исправляете проблему.
Что мы ищем:
Фундаментальные знания в области разработки ПО. Вы создавали, развертывали и поддерживали производственные приложения. Вы понимаете систему контроля версий (Git/GitHub), CI/CD пайплайны, контейнеризацию и что нужно, чтобы ПО работало, а не просто было написано.
Системное мышление и техническая архитектура. Вы понимаете, как программные системы взаимодействуют: базы данных, API, аутентификация, хостинг, пайплайны развертывания. Вы можете принимать архитектурные решения, оценивать компромиссы и достаточно хорошо читать код, чтобы понять, когда что-то не так. Команда в основном работает на Python, и вы должны быть с ним комфортны, но способность мыслить системно важнее чистых навыков программирования.
Настрой на созидание. Вы создали что-то из ничего: систему, инструмент, платформу в среде, где никто не дал вам спецификацию. Вы определили проблему, спроектировали решение и выпустили его.
Умение работать на стыке технического и бизнес-уровней. Вы можете участвовать в встречах с нетехническими заинтересованными сторонами, понимать реальную проблему за формальной просьбой и возвращаться с решением, которое действительно её решает. Вы переводите в обе стороны: технические ограничения на язык бизнеса, бизнес-потребности — в технические требования.
Почему вам понравится эта роль:
Вы будете создавать ИИ-системы, которые напрямую изменят взаимодействие более 2000 сотрудников с функцией People. Видимый, измеримый эффект.
Небольшая команда, высокая автономия. Вы отвечаете за всё, что создаёте, от архитектуры до продакшена.
Работа на переднем крае ИИ для улучшения опыта сотрудников. Это работа, которая определит, как компании будут работать в ближайшие пять лет.
Команда, которая быстро выпускает продукт, использует ИИ-инструменты как основу работы и не ждёт разрешения, чтобы создавать новое.
Уровень оплаты - O
Уровень акций - 12
Новые сотрудники Affirm обычно начинают с нижней границы диапазона оплаты. Affirm ориентируется на простую и прозрачную структуру оплаты, основанную на различных факторах, включая местоположение, опыт и профессиональные навыки.
Базовая зарплата является частью общего компенсационного пакета, который может включать вознаграждения в виде акций, ежемесячные выплаты на здоровье, благополучие и технические расходы, а также льготы (включая 100% субсидированное медицинское страхование, стоматологию и офтальмологию для вас и ваших иждивенцев).
Диапазон базовой зарплаты в США (CA, WA, NY, NJ, CT) в год: $220,000 - $280,000
Диапазон базовой зарплаты в США (все остальные штаты) в год: $195,000 - $255,000
Обратите внимание, что спонсорство визы для этой позиции не предоставляется.
#LI-Remote
Affirm гордится тем, что является компанией с приоритетом удаленной работы! Большинство наших позиций удаленные, и вы можете работать практически из любой точки страны трудоустройства. Сотрудники в близких ролях имеют гибкость работать удаленно, но иногда им потребуется работать из назначенного офиса Affirm. Небольшое количество позиций остаются офисными из-за характера их обязанностей.
Мы очень гордимся тем, что предлагаем конкурентоспособные льготы, основанные на нашем основном ценностном принципе — люди на первом месте. Некоторые ключевые преимущества нашего пакета льгот включают:
Мы считаем, что наша обязанность — обеспечить инклюзивный опыт собеседования для всех, включая людей с ограниченными возможностями. Мы рады предоставить разумные приспособления кандидатам, нуждающимся в индивидуальной поддержке в процессе найма.
[Для позиций в США, которые могут выполняться в Лос-Анджелесе или Сан-Франциско] В соответствии с Сан-Францисским законом о равных возможностях и инициативой Лос-Анджелеса по найму с честным шансом, Affirm рассмотрит к найму квалифицированных кандидатов с записями об арестах и судимостях.
Нажимая «Отправить заявку», вы подтверждаете, что прочитали Глобальное уведомление о конфиденциальности кандидатов Affirm и тем самым свободно и однозначно даёте информированное согласие на сбор, обработку, использование и хранение вашей личной информации, как описано в нем.
Будьте осторожны: если работодатель просит войти через Google, iCloud или Госуслуги, прислать код или пароль, запустить ПО или перевести деньги — это мошенники.
ЖмитеГайд по безопасности
