Ingeniero Staff, Fraude y Abuso

Estados Unidos

Sheridan, Wyoming, Estados Unidos

TypeScriptPythonRust

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Sobre nosotros

Venice es la empresa de IA de consumo líder en el mundo, construida sobre los principios de privacidad, libertad de expresión y soberanía del usuario.

Estamos construyendo la Ciudad Portuaria de la IA, donde millones de personas y agentes de IA se reúnen, interactúan y acceden a recursos de IA sofisticados sobre una base privada y permisiva.

Unirse a Venice significa unirse a un equipo de constructores poco ortodoxos que creen en avanzar rápidamente, entregando un producto de consumo masivo y atractivo que no espía a las personas ni censura sus ideas y preguntas.

Si te motivan las grandes ideas, el espíritu emprendedor, el empoderamiento individual y la oportunidad de ayudar a dar forma a una empresa de rápido crecimiento en la industria más candente del mundo desde cero, ponte en contacto con nosotros.

Por qué estamos contratando

Venice está creciendo rápidamente, y también su superficie de ataque. Creación de cuentas falsas a gran escala, relleno de credenciales, fraude en pagos, explotación del nivel gratuito, abuso de API. Actualmente no contamos con una función dedicada a la prevención de fraudes y abusos, y la necesitamos. Este es un puesto para construir desde cero. Serás responsable de los sistemas de detección, investigarás incidentes y trabajarás con ingeniería para cerrar las brechas que hacen posible el abuso en primer lugar.

Lo que harás

Construir sistemas de detección desde cero. Motores de reglas, detección de anomalías, señales de comportamiento. Tú decidirás qué stack y herramientas utilizaremos. Actualmente tenemos TypeScript, Rust y Python en el código base, y trabajarás con los tres según sea necesario.

Investigar incidentes de forma práctica. Cuando se produce un pico de fraude o surge un nuevo patrón de abuso, tú serás quien investigue, determine qué está sucediendo y lance una solución. No delegarás, te harás cargo.

Colaborar con el equipo de pagos. A medida que escalamos la monetización, el fraude en pagos (tarjetas robadas, abuso de devoluciones de cargo, explotación de reembolsos) se convierte en un riesgo fundamental. Trabajarás directamente con el equipo de pagos para integrar controles de fraude en el flujo de pago, en lugar de añadirlos después.

Detener el abuso automatizado. Registros falsos impulsados por bots, evasión de límites de tasa, cultivo de tokens, abuso de claves de API. Construye las señales y la aplicación de normas que hagan que la automatización a gran escala sea costosa y poco atractiva.

Prevenir la apropiación de cuentas. Relleno de credenciales, secuestro de sesiones, redes de intercambio de cuentas. Construye sistemas de detección y fricción que protejan a los usuarios reales sin arruinar la experiencia de registro.

Iterar con datos. Todo sistema de detección tiene falsos positivos. Ajustarás los umbrales, medirás el impacto y te asegurarás de que los usuarios legítimos no queden atrapados en la red.

Lo que buscamos

10+ años de experiencia en ingeniería de software, con sólidos fundamentos de seguridad. Necesitas pensar como un adversario y preocuparte por construir sistemas que resistan el abuso.

Sentirse cómodo con TypeScript, Rust y Python. No te limitaremos a un solo lenguaje. Nuestro código base abarca los tres, y los sistemas de detección que construyas deberán integrarse con la infraestructura existente.

Autodirigido y cómodo con la ambigüedad. Esta es una función nueva. No hay un manual que seguir, ni un sistema existente que mantener. Tú definirás qué construimos y por qué.

Pragmático con las herramientas. Recomendarás el stack de fraude y abuso. No estamos casados con un proveedor específico. Si conoces las herramientas adecuadas, genial. Si no, las evaluarás y elegirás.

Mentalidad de respuesta a incidentes. Cuando algo se rompe, investigas. No necesitas un manual de procedimientos para empezar a investigar.

Lo que valoramos

Experiencia en detección de fraude en pagos, gestión de devoluciones de cargo o abuso de facturación

Familiaridad con Cloudflare, reglas WAF, gestión de bots o controles similares en la capa de borde

Experiencia previa en la creación de sistemas de confianza y seguridad o detección de fraude en una plataforma orientada al consumidor

Experiencia con detección de anomalías basada en ML o análisis de comportamiento

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