Ведущий инженер по машинному обучению (борьба с мошенничеством)

Affirm переосмысливает кредитование, делая его более честным и дружелюбным, предоставляя потребителям гибкость покупать сейчас и платить позже без скрытых комиссий и сложных процентов.

В команде ML Fraud вы будете создавать и улучшать системы машинного обучения, которые принимают решения по транзакциям в реальном времени, защищая потребителей и продавцов, одновременно балансируя между потерями от мошенничества, опытом клиентов и конверсией. Вы будете тесно сотрудничать с опытными инженерами ML, партнерами по платформе и межфункциональными заинтересованными сторонами, чтобы доводить модели от идеи до прототипа и производства, а также поддерживать их в рабочем состоянии с помощью надежных измерений и мониторинга по мере эволюции схем мошенничества.

Что вы будете делать

- Вы будете руководить разработкой новых моделей прогнозирования мошенничества, используя различные подходы для табличных, графовых и поведенческих данных

- Вы будете создавать и масштабировать конвейеры признаков и обучающие наборы данных из собственных и сторонних сигналов, сотрудничая с командами данных и платформы по мере необходимости. 

- Вы будете прототипировать новые идеи моделирования и признаки, проводить офлайн-эксперименты и внедрять лучшие подходы в производство с соответствующими мерами контроля рисков. 

- Вы будете внедрять модели в производство: интегрировать их в пакетные и/или системы принятия решений в реальном времени, а также улучшать надежность, задержку и операционную устойчивость. 

- Вы будете инструментировать и мониторить состояние моделей и данных, а также помогать определять рабочие процессы переобучения/обратного тестирования по мере изменения схем мошенничества.

- Определять и внедрять фундаментальные улучшения в процесс построения моделей командой.

- Вы будете сотрудничать с инженерным отделом, аналитикой мошенничества, продуктовой командой и платформой ML для определения требований, оценки компромиссов и четкого донесения результатов как до технической, так и до нетехнической аудитории. 

Что мы ищем

- У вас есть более 6 лет опыта исследований, обучения, настройки и запуска моделей машинного обучения в масштабе. Соответствующая степень PhD может засчитываться как до 2 лет опыта.

- Опыт успешного внедрения моделей машинного обучения с высоким воздействием в условиях низкой задержки в реальном времени

- Сильные навыки Python и опыт написания кода производственного качества.

- Опыт построения и оценки моделей для задач табличной классификации (предпочтительно градиентный бустинг на решающих деревьях, таких как LightGBM/XGBoost/CatBoost или аналогичные). 

- Опыт работы с фреймворком глубокого обучения (предпочтительно PyTorch).

- Опыт работы с распределенной обработкой данных или параллельными вычислительными фреймворками (предпочтительно Spark; Ray/Dask или аналогичные). 

- Опыт работы с инструментами жизненного цикла ML для оркестрации обучения, экспериментов и мониторинга моделей (например, Kubeflow, Airflow, MLflow или эквивалентные внутренние платформы).

- Владение инструментами разработчика с поддержкой ИИ (например, Claude Code, Cursor или аналогичные) для ускорения итераций, отладки и повышения качества кода в рамках повседневных рабочих процессов разработки.

- Вы умеете брать простую задачу или бизнес-сценарий и превращать их в решение, взаимодействующее с несколькими программными компонентами, реализуя его с помощью четкого, легко понимаемого, хорошо протестированного и расширяемого кода.

- Вы уверенно ориентируетесь в большом кодовой базе, умеете отлаживать чужой код и предоставлять обратную связь другим инженерам через код-ревью.

- Ваш опыт показывает, что вы берете на себя ответственность за свое развитие, активно запрашивая обратную связь у команды, менеджера и заинтересованных сторон.

- У вас сильные устные и письменные коммуникативные навыки, поддерживающие эффективное сотрудничество с нашей глобальной инженерной командой.

Уровень оплаты - N
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 ежемесячные выплаты на здоровье, благополучие и технические расходы, а также льготы (включая 100% субсидированное медицинское страхование, стоматологическое и офтальмологическое покрытие для вас и ваших иждивенцев). Кроме того, сотрудники могут иметь право на получение акций, предлагаемых Affirm Holdings, Inc. (материнская компания).

Диапазон базовой зарплаты в Канаде в год: $153,000 - $213,000

Местоположение - удаленно, Канада

Эта удаленная позиция открыта только для кандидатов, проживающих в Альберте, Британской Колумбии, Манитобе, Нью-Брансуике, Ньюфаундленде и Лабрадоре, Новой Шотландии, Онтарио, Острове Принца Эдуарда или Саскачеване. 

Affirm гордится тем, что является компанией с приоритетом удаленной работы! Большинство наших позиций являются удаленными, и вы можете работать практически из любой точки страны трудоустройства. Сотрудники Affirm, работающие в близких ролях, имеют гибкость работать удаленно, но время от времени им может потребоваться работать из назначенного офиса Affirm. Небольшое количество позиций остаются офисными из-за характера их рабочих обязанностей.

Мы очень гордимся тем, что предлагаем конкурентоспособные льготы, основанные на нашей основной ценности — люди на первом месте. Некоторые ключевые моменты нашего пакета льгот включают: 

• Медицинское страхование - Affirm покрывает все премии для всех уровней покрытия для вас и ваших иждивенцев 
• Гибкие кошельки для расходов - щедрые выплаты на технологии, питание, различные потребности образа жизни и расходы на создание семьи
• Отпуск - конкурентоспособные графики отпусков и праздничных дней, позволяющие вам отдыхать и восстанавливаться
• ESPP - план покупки акций сотрудниками, позволяющий приобретать акции Affirm со скидкой

Мы считаем, что это 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 равными шансами, 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.