Vereinigte Staaten
Redwood Materials
Quantifind
Technical Product Manager - Core Models
Vereinigte Staaten
Palo Alto, California, United States
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Wer Sie sind
Sie sind eine hochgradig analytische Fachkraft, die an der Schnittstelle von Produktmanagement und Data Science tätig ist. Sie verstehen, dass der Wert eines Modells nur davon abhängt, wie gut es ein reales Kundenproblem löst. Sie können einen Anwendungsfall in ein klares Vorhersageziel übersetzen, definieren, was ein True Positive ausmacht, und die Kompromisse zwischen verpasstem Risiko und unnötigen Alarmen abwägen. Sie diskutieren gerne Präzision, Recall und ROC-Analyse mit Data Scientists und erklären Kunden, was diese Metriken bedeuten.
Sie fühlen sich vom Zusammenspiel von Produktstrategie und angewandtem machine learning angezogen. Sie wissen, wie man Kundenbedürfnisse in Modellierungsanforderungen umwandelt, bewertet, ob eine Verbesserung in der Praxis wichtig ist, und neue Fähigkeiten neben Verbesserungen bestehender Modelle priorisiert. Sie sind rigoros und analytisch, aber Sie handeln mit Dringlichkeit und treffen praktische Entscheidungen mit unvollständigen Informationen.
Sie sind von Natur aus kooperativ und haben erfolgreich als Teamplayer gearbeitet. Sie gedeihen, indem Sie ehrgeizige Ziele setzen und den Fortschritt verfolgen, bis diese erreicht sind. Sie legen großen Wert darauf, missionsgetrieben zu arbeiten, und vor allem sind Sie von Natur aus neugierig und motiviert, neue Dinge zu lernen.
Die Chance, die wir bieten
Als Technical Product Manager für Core Models werden Sie die Produktrichtung für die Modelle verantworten, die die Risikoinformationen von Graphyte antreiben. Diese Rolle wird gemeinsam von unserer Data-Science-Organisation gesponsert. Sie werden eng mit Produkt, Data Science und Engineering zusammenarbeiten, um zu bestimmen, welche Modellfähigkeiten entwickelt werden sollen, wo bestehende Modelle verbessert werden sollen und wie der Erfolg gemessen werden soll.
Unser Team aus hochinnovativen Data Scientists und Ingenieuren wird Sie herausfordern, Annahmen zu validieren, neue Möglichkeiten zu identifizieren und ein Experte für unser Produkt und unsere Kunden zu werden. Sie werden direkten Kundenzugang haben, mit der Erwartung, dass großartige Produktkenntnisse aus Benutzerfeedback stammen. Hauptsächlich werden Sie Teil eines motivierten und neugierigen Produktteams auf dem Weg sein, die weltweit führende Risikoinformationsplattform zu schaffen.
Wer wir sind
Quantifind ist das Risk Intelligence Unternehmen. Wir helfen einigen der größten Banken der Welt, Geldwäsche und Betrug zu identifizieren. Quantifind arbeitet auch mit Regierungsbehörden zusammen und nutzt dieselbe Plattform, um kriminelle Netzwerke aufzudecken und die nationale Sicherheit zu unterstützen. Im Gegensatz zu anderen Akteuren in diesem Bereich liefert Quantifind Ergebnisse als Software-as-a-Service (SaaS) mit benutzerfreundlichen Oberflächen.
Die Graphyte-Plattform von Quantifind deckt Risikosignale in unterschiedlichen und unstrukturierten Textquellen mithilfe von künstlicher Intelligenz und Techniken der natürlichen Sprachverarbeitung auf. Im Bereich des Finanzkriminalitätsrisikomanagements kombiniert die Lösung von Quantifind interne Daten von Finanzinstituten mit öffentlich zugänglichen Daten, um Risiken im Kontext von Know Your Customer (KYC), Customer Due Diligence (CDD), Fraud Risk Management und Anti-Money Laundering (AML) Prozessen zu bewerten.
Unsere Kunden müssen die Intelligenz verstehen, auf die sie sich verlassen: was unsere Modelle bewerten, wie ihre Leistung gemessen wird und wo ihre Grenzen liegen. Der Produktbereich Core Models verbindet die Entwicklung unserer Modelle mit diesen Kundenbedürfnissen und den unterstützten Arbeitsabläufen.
Ein Highlight unserer Leistungen
Um Ihnen zum Erfolg zu verhelfen, bieten wir ein unterstützendes Umfeld, das die Zusammenarbeit zwischen Teams und Teammitgliedern fördert, in dem Lernen und berufliches Wachstum als wichtiger Teil Ihres Erfolgs und unseres Erfolgs betrachtet werden. Wir bieten ein flexibles Arbeitsumfeld mit einer familienfreundlichen Work-Life-Balance.
- Wettbewerbsfähiges Gehalt
- Unternehmensbeteiligung
- Außergewöhnliches Leistungspaket
- Flexibler Urlaub & bezahlte freie Tage
- Vom Arbeitgeber bezuschusste 401(k)-Pläne
- Eine unterhaltsame Umgebung, in der die Work-Life-Balance geschätzt wird
Die Gehaltsspanne für diese Vollzeitstelle beträgt $145,000 - 185,000.
Unsere Gehaltsspannen werden nach Rolle, Niveau und Standort bestimmt, und die auf jeder Stellenausschreibung angezeigte Spanne spiegelt das Minimum und Maximum für Neueinstellungen für die Position über alle US-Standorte hinweg wider. Innerhalb der Spanne wird das individuelle Gehalt durch den Arbeitsort, rollenbezogenes Wissen und Fähigkeiten, Erfahrungstiefe, relevante Ausbildung oder Schulung und zusätzliche rollenbezogene Überlegungen bestimmt.
Abhängig von der angebotenen Position können zusätzlich zu einer vollständigen Palette von medizinischen, finanziellen und anderen Leistungen auch Beteiligungen, Boni, Provisionen oder andere Formen der Vergütung als Teil eines Gesamtvergütungspakets angeboten werden.
Was einen großartigen Kandidaten auszeichnet
- Bachelor- oder Master-Abschluss in Informatik, Statistik, Mathematik, Ingenieurwesen oder einem verwandten technischen Bereich oder gleichwertige praktische Erfahrung.
- 2+ Jahre Erfahrung im Produktmanagement, in der Data Science und/oder Datenanalyse mit Software, die von machine learning-Modellen angetrieben wird, oder mit signifikanten modellgesteuerten Funktionen.
- Sie verfügen über fundierte Kenntnisse der Leistungskennzahlen von Klassifikatoren, einschließlich Präzision, Recall, falsch-positiven und falsch-negativen Raten sowie ROC-Analyse, und können Evaluationsergebnisse interpretieren, Schwellenwert-Kompromisse erklären und diese Kompromisse mit Kundenergebnissen verknüpfen.
- Sie können ein unklares Kundenproblem in einen klar definierten Modell-Anwendungsfall, ein Vorhersageziel und messbare Akzeptanzkriterien umwandeln.
- Sie verstehen, wie die Qualität der Labels, die Klassenungleichheit und die Repräsentativität der Evaluationsdaten die Schlussfolgerungen über die Modellleistung beeinflussen.
- Sie arbeiten gerne eng mit Data Science und Engineering zusammen, unterscheiden Produktentscheidungen von Implementierungsentscheidungen für Modelle und tragen sinnvoll zu beiden Diskussionen bei.
- Sie kommunizieren klar mit technischen und nicht-technischen Zielgruppen und können Modellfähigkeiten und -grenzen erklären, ohne zu übertreiben, was die Beweise stützen.
- Sie verstehen agile Softwareentwicklung und können Prioritäten in klare Anforderungen und ein umsetzbares Backlog übersetzen.
- Sie haben eine Eigenverantwortungsmentalität, gedeihen in Mehrdeutigkeit und schaffen Ausrichtung, indem Sie das „Warum“ klar kommunizieren und auf messbare Ergebnisse hinarbeiten.
- Bonus: Sie bringen Kenntnisse in natürlicher Sprachverarbeitung, Erfahrung mit Produkten für Finanzkriminalität oder Risikoinformationen oder Einblicke in die Modellvalidierung und das Model Risk Management in regulierten Institutionen mit.
In dieser Rolle werden Sie:
- Verantwortlich für die Produktstrategie und Roadmap für Core Models – Priorisierung von Modellentwicklungs- und Aktualisierungsinitiativen basierend auf Kundenbedürfnissen, Leistungslücken, Geschäftswert und technischer Machbarkeit.
- Übersetzung von Anwendungsfällen in klare Modellziele – Definition von Vorhersagezielen, was ein True Positive ausmacht, und Leistungsanforderungen, die widerspiegeln, wie Kunden die Ergebnisse nutzen.
- Leitung der Modellevaluierung und Schwellenwertauswahl – Zusammenarbeit mit Data Science zur Festlegung von Evaluationskriterien und Auswahl von Schwellenwerten, die Präzision, Recall, verpasstes Risiko und Arbeitsaufwand für den beabsichtigten Anwendungsfall ausbalancieren.
- Steuerung von Modellinitiativen bis zur Auslieferung – Definition von Umfang, Anforderungen, Akzeptanzkriterien und Release-Prioritäten; Abstimmung von Data Science und Engineering zur Ausführung; und Bewertung der Ergebnisse im Hinblick auf die beabsichtigten Produktergebnisse.
- Leitung der kontinuierlichen Modellverbesserung – Nutzung von Evaluationsergebnissen, Kundenfeedback und Leistungsüberwachung zur Identifizierung von Lücken und zur Priorisierung von Aktualisierungen oder Weiterentwicklungen.
- Gemeinsame Verantwortung für die kundenorientierte Modelldokumentation mit Data Science – Klare Erklärung der beabsichtigten Verwendungen, Evaluationsmethoden, Leistung, Annahmen, Einschränkungen und wesentlichen Änderungen.
- Fungieren als kundenorientierter Fachexperte für unsere Modelle – Unterstützung technischer Diskussionen, Evaluierungen und Kundenüberprüfungen, Übersetzung von Modellverhalten und -leistung in klare, nachvollziehbare Erklärungen.
- Verantwortung für die Schnittstellen von Quantifind mit den Model Risk Management-Prozessen der Kunden – Koordination von Modellfragebögen, Validierungsanfragen, unterstützender Dokumentation und Antworten auf Feststellungen in Partnerschaft mit Data Science und anderen internen Stakeholdern.
Arbeiten Sie direkt mit der Geschäftsleitung zusammen, während Sie uns helfen, neue Lösungen zu entwickeln.
Standort
Das Entwicklungsteam von Quantifind konzentriert sich auf Palo Alto, Kalifornien, und wir haben Hubs in Atlanta, Georgia, New York, NY, Boston, MA und Washington, D.C. Quantifind nutzt derzeit eine hybride Mischung aus Arbeit von zu Hause und im Büro, mit regelmäßigen persönlichen Treffen und gemeinsamen Büroräumen. Diese Stelle ist In-Person in unserem Büro in Palo Alto, CA.
Wir sind ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit fördert. Wir sind stolz darauf, unsere Werte zu leben. Wir sind neugierig. Wir respektieren einander. Wir sind proaktiv transparent. Wir lösen unermüdlich Probleme. Wir gewinnen gemeinsam.
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