États-Unis
Anduril Industries
Stripe
Ingénieur Machine Learning, Radar
États-Unis
Seattle, Washington, United States
Traduction automatique. Consultez l’original.
QUI SOMMES-NOUS
À PROPOS DE STRIPE
Stripe est une plateforme d'infrastructure financière destinée aux entreprises. Des millions d'entreprises, des plus grandes sociétés mondiales aux startups les plus ambitieuses, utilisent Stripe pour accepter des paiements, accroître leurs revenus et accélérer de nouvelles opportunités commerciales. Notre mission est d'augmenter le PIB de l'Internet, et nous avons une quantité colossale de travail devant nous. Cela signifie que vous avez une opportunité sans précédent de rendre l'économie mondiale accessible à tous tout en accomplissant le travail le plus important de votre carrière.
À PROPOS DE L'ÉQUIPE
L'équipe Radar ML développe les systèmes de machine learning qui alimentent la suite de produits de lutte contre la fraude et les abus de Stripe. Nos modèles prennent des décisions en temps réel sur une part significative du commerce en ligne, aidant ainsi les entreprises à stopper la fraude, à augmenter les taux d'autorisation et à se développer en toute sécurité. En transformant des jeux de données à l'échelle de l'économie en produits ML convaincants, l'équipe améliore directement les résultats des clients et génère des revenus significatifs pour Stripe.
L'équipe s'agrandit et se développe dans plusieurs nouveaux domaines. Nous construisons des protections contre les abus sur l'ensemble du cycle de vie client, des systèmes de fraude adaptatifs et personnalisables pour les entreprises, ainsi qu'une intelligence des risques pour plus de 50 méthodes de paiement mondiales.
QUI VOUS ÊTES
Vous êtes un résolveur de problèmes rapide et pragmatique, doté d'une expertise approfondie en ML et d'un penchant pour l'action. Vous êtes enthousiaste à l'idée de travailler à la frontière des paiements et de l'IA, en transformant les avancées en machine learning en systèmes de production qui traitent de nouvelles formes de fraude et d'abus. Vous avez construit des modèles de ML et les avez menés jusqu'à la production, générant un impact concret pour les utilisateurs.
Nous recherchons une personne qui répond aux exigences minimales pour être considérée pour ce poste. Si vous remplissez ces conditions, nous vous encourageons à postuler. Les qualifications préférées sont un bonus, pas une exigence.
VOTRE RÔLE
Vous prendrez en charge des problèmes de ML de la conception à la mise en production : analyse des nouveaux modèles de fraude et d'abus, exploration de jeux de données à grande échelle, expérimentation d'architectures de modèles, conception d'évaluations, déploiement de modèles et suivi des performances.
Votre travail pourra inclure le développement d'architectures de type transformer pour les données de paiement, la création d'une intelligence basée sur les graphes pour les consommateurs, l'exploitation des LLMs pour détecter les attaques émergentes, ou le prototypage rapide de nouvelles protections avec des laboratoires d'IA de pointe.
Vous aurez l'opportunité de lancer des produits de 0 à 1 et d'améliorer des modèles de ML critiques fonctionnant à l'échelle de Stripe.
RESPONSABILITÉS
- Construire, entraîner, évaluer et déployer des modèles qui détectent la fraude et les abus sur le réseau mondial de Stripe.
- Enquêter sur les modèles émergents de fraude et d'abus, identifier où le ML peut apporter une aide et développer rapidement des solutions efficaces.
- Concevoir des caractéristiques, des jeux de données, des méthodes d'évaluation et des expériences pour des environnements bruyants, retardés et adverses.
- Améliorer les architectures de modèles, les méthodes d'entraînement et les systèmes de production pour accroître la qualité, la couverture et l'adaptabilité des modèles.
- Surveiller le comportement en production et améliorer les modèles à mesure que les données, les besoins des clients et les modèles d'attaque évoluent.
- Équilibrer la qualité du modèle avec l'impact sur les utilisateurs légitimes, la latence, la fiabilité et la complexité opérationnelle.
- Collaborer avec l'ingénierie, le produit, la science des données, les experts en risques et les principaux utilisateurs de Stripe pour transformer les améliorations de modélisation en produits Radar différenciés.
- Contribuer à des outils réutilisables et à des flux de travail assistés par l'IA qui aident l'équipe à développer et à exploiter les systèmes de ML plus efficacement.
EXIGENCES MINIMALES
- 2 ans ou plus d'expérience dans le développement, l'évaluation et le déploiement de modèles de machine learning dans un environnement de production.
- Bases solides en machine learning, analyse de données, statistiques, évaluation de modèles et conception d'expériences.
- Solides compétences en programmation et en génie logiciel, avec une expérience dans l'écriture de code testé et maintenable pour des applications ML en production.
- Expérience dans la construction ou l'exploitation de systèmes ML en production, incluant un ou plusieurs des éléments suivants : pipelines de données et de caractéristiques à grande échelle, entraînement de modèles distribués, inférence à faible latence, déploiement de modèles ou surveillance en production.
- Capacité à enquêter sur des problèmes ambigus, à raisonner à partir de données et à choisir des approches techniques pragmatiques.
- Capacité à communiquer clairement des idées et des résultats techniques et à collaborer efficacement entre les disciplines.
QUALIFICATIONS SOUHAITÉES
- Expérience de la prise en charge d'un problème de ML sur l'ensemble du cycle de vie, du cadrage du problème et de l'exploration des données jusqu'au déploiement, à la surveillance et à l'itération.
- Expérience dans le développement ou la mise en production d'approches modernes de deep learning, d'apprentissage par graphes ou basées sur les LLM.
- Expérience dans la construction et l'optimisation de systèmes ML en temps réel et à faible latence à grande échelle.
- Expérience dans l'application du ML à la détection de la fraude, à l'intégrité, à la confiance et à la sécurité, à l'identité, à la cybersécurité ou à tout autre domaine adverse.
- Expérience dans la création rapide de produits de 0 à 1, en travaillant directement avec les clients ou en opérant efficacement dans un environnement en évolution rapide.
- Intérêt actif pour les derniers développements en ML et la manière dont ils peuvent être exploités pour résoudre des problèmes commerciaux.
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