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, панели мониторинга, инструменты ИИ и производственные приложения, развернутые на Snowflake.
О роли:
Это практическая инженерная роль. Вы будете создавать, развертывать и поддерживать системы с 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 связями со стейкхолдерами. Ваша задача — превратить их грубые приложения и процессы в производственные системы и отстаивать технические ограничения, когда они меняют возможное. Это не чисто backend роль. Вы будете участвовать в обсуждениях бизнес-проблем, и вам нужно достаточно хорошо понимать проблему, чтобы самостоятельно принимать архитектурные решения. Также вам нужно будет запустить то, что вы создаете, в продакшн. Хостинг, безопасность, развертывание и постоянное 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, сетевые настройки, секреты, CI/CD, мониторинг и исправление ошибок.
Преобразовывать запутанные бизнес-требования от стейкхолдеров 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 следите, чтобы данные сотрудников оставались 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 стейкхолдерами для определения проблем, принятия архитектурных решений и честной оценки того, что ИИ может и не может делать. 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 то, что вы создаете. Когда что-то ломается в продакшн, вы диагностируете и исправляете это.
Что мы ищем:
Основы программной инженерии. Вы создавали, развертывали и поддерживали производственные приложения. Вы понимаете систему контроля версий (Git/GitHub), CI/CD пайплайны, контейнеризацию и что нужно, чтобы программное обеспечение 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 вам должно быть комфортно с ним, но способность мыслить системно важнее чистых навыков программирования.
Стремление создавать. 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-направлений. Вы можете участвовать в встречах с нетехническими стейкхолдерами, понимать реальную проблему за заявленным запросом и возвращаться с решением, которое действительно ее решает. Вы переводите в обе стороны: технические ограничения в бизнес-язык, 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 то, что создаете, от архитектуры до продакшна.
Работа на переднем крае ИИ-опытов сотрудников. Это тот вид работы, который определит, как компании будут работать в ближайшие пять лет.
Команда, которая быстро выпускает продукт, использует ИИ-инструменты как основную часть работы и не ждет разрешения на создание новых вещей.
Уровень оплаты - O
Уровень акций - 6
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 пакета компенсации, 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 Канаде в год: $173,000 - $233,000
Обратите внимание, что спонсорство визы для этой позиции не предоставляется.
#LI-Remote
Affirm гордится тем, что является компанией с приоритетом удаленной работы! Большинство наших ролей 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 ролей остается офисными из-за характера их обязанностей.
Мы очень гордимся тем, что предлагаем конкурентоспособные льготы, основанные на нашей ключевой ценности — люди на первом месте. Некоторые ключевые моменты 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 справедливом шансе и инициативой Лос-Анджелеса по справедливому найму Affirm рассмотрит для трудоустройства квалифицированных кандидатов с записями о задержаниях и судимостях.
Нажимая «Отправить заявку», вы подтверждаете, что прочитали Глобальное уведомление о конфиденциальности кандидатов Affirm и тем самым свободно и однозначно даете 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
