Estados Unidos
Idaho Health Insurance Exchange
Alloy
Engenheiro(a) Sênior de Machine Learning
Estados Unidos
New York, New York, United States
PythonSQLGo
Tradução automática. Consulte o original.
Sobre a oportunidade
ALLOY É O SEU LUGAR!
Alloy é a plataforma de identidade e prevenção de fraudes com IA que acelera o onboarding, interrompe fraudes e escala a conformidade em todo o ciclo de vida do cliente para que as instituições financeiras possam crescer sem limites. Mais de 900 das principais instituições financeiras e fintechs do mundo confiam na Alloy para uma gestão de risco mais inteligente que impulsiona o crescimento.
Através de nossos valores: Seja Ousado, Go Fast, Colabore e Celebre Nossas Diferenças, estamos criando um local de trabalho onde você pode crescer, prosperar e pertencer.
Veja como temos sido continuamente reconhecidos e nomeados um dos Melhores Locais de Trabalho da Inc. Magazine inc.com/profile/alloy_ny, Melhores Empregadores de Startups da América da Forbes forbes.com/companies/alloy/?list=americas-best-startup-employers&sh=55c076453c61, Melhor Fintech para Trabalhar pela American Banker americanbanker.com/list/best-places-to-work-in-fintech-2022, ano após ano.
Confira nossos investidores e leia mais sobre nós aqui alloy.com/about.
SOBRE A EQUIPE
A equipe de Sinais constrói os sistemas de machine learning em tempo real da Alloy em escala. Nosso foco imediato é na detecção de fraudes, onde acreditamos que machine learning pode simplificar e acelerar a tomada de decisões de maneiras que os sistemas tradicionais baseados em regras não conseguem. Gerenciar regras e políticas para detectar fraudes é complexo e está em constante evolução; usamos ML para torná-lo mais inteligente, rápido e adaptável. Nossa abordagem é centrada na identidade, combinando sinais de uma ampla gama de fontes de dados para construir uma compreensão abrangente do risco.
Você trabalhará no avanço de nossos modelos principais, ao mesmo tempo em que fará parcerias diretas com clientes para impulsionar fortes resultados em estudos de fraude.
Alloy opera em um ambiente de trabalho híbrido. Buscamos promover a colaboração e a comunidade, tendo nossos funcionários locais no escritório três dias por semana.
Somos uma equipe enxuta, então seu impacto será sentido imediatamente, e as oportunidades crescerão à medida que a empresa se expande. Se tudo isso parece uma boa opção para você, por que não se juntar a nós?
O QUE VOCÊ FARÁ
- Contribuir para o projeto, treinamento e avaliação de modelos de machine learning que impulsionam as capacidades de detecção de fraudes da Alloy.
- Desenvolver planos de teste, métricas, relatórios de desempenho e traduzir descobertas em recomendações acionáveis.
- Suportar fluxos de trabalho de ML em produção, incluindo geração de recursos, treinamento de modelos e monitoramento, para garantir que os modelos permaneçam precisos e confiáveis em escala.
- Documentar descobertas e comunicar insights para equipes internas, contribuindo para o aprendizado compartilhado e a melhoria contínua.
- Manter a documentação atualizada dos modelos e apoiar os processos de governança de modelos da Alloy para garantir transparência e conformidade.
- Manter-se atualizado com as tendências do setor em ML aplicado e detecção de fraudes, e contribuir para a missão da Alloy de tornar os serviços financeiros mais seguros e acessíveis.
Requisitos mínimos
QUEM BUSCAMOS
- Sempre construindo com a solução final em mente.
- Capaz de comunicar conceitos complicados para um público não técnico sem diluir a complexidade do trabalho.
- Capaz de construir fortes relacionamentos interfuncionais dentro da Alloy.
- Naturalmente curioso e com talento para fazer perguntas difíceis.
- Sólido entendimento dos conceitos centrais de ML, como aprendizado supervisionado, engenharia de recursos e avaliação de modelos.
- Um jogador de equipe. Você acredita que coisas grandes acontecem quando as pessoas certas trabalham juntas.
- Um aprendiz rápido
- Humilde. Erros acontecem e assumi-los nos ajuda a aprender e seguir em frente rapidamente.
Você tem:
- Mais de 8 anos como contribuidor individual em Pesquisa Aplicada de Fraudes, Ciência de Dados ou Machine Learning com um histórico comprovado em uma capacidade de “Soluções” ou voltada para o cliente.
- Experiência em trabalhar com conjuntos de dados altamente desbalanceados e construir modelos de Machine Learning de nível de produção com interesse específico em modelos baseados em árvores.
- Proficiência avançada em linguagens de script como Python e linguagens de consulta como SQL.
- Capacidade comprovada de manipular e pensar cuidadosamente sobre dados em escala (processando bilhões de registros).
- Experiência no desenvolvimento de métricas e dashboards.
- Capaz de comunicar suas descobertas de forma eficaz para membros técnicos e não técnicos.
- Alguém que incorpora nossos valores compartilhados da Alloy: seja ousado, seja determinado (get scrappy), colabore e celebre nossas diferenças.
- Você tem experiência em uma função altamente analítica em ambientes de ritmo acelerado.
- Deve residir na Grande Nova York.
Diferenciais
- Experiência anterior em detecção de fraudes financeiras.
- Grau Avançado (Mestrado ou Doutorado) em um campo quantitativo.
- Experiência no gerenciamento do ciclo de vida completo de um piloto técnico ou Prova de Conceito.
- Experiência com ferramentas de BI como Looker.
- Experiência com modelagem em estruturas de grafos.
Alloy está comprometida com práticas de remuneração justas e equitativas. Abaixo está a faixa de remuneração base inicial prevista para esta função; no entanto, o pagamento pode variar dependendo do conhecimento relacionado ao trabalho, habilidades em demanda, experiência relevante e/ou geografia. Além de um salário base competitivo, esta posição também é elegível para prêmios de participação acionária na forma de opções de ações (ISOs), bem como um pacote de benefícios total competitivo. Seu recrutador ficará feliz em detalhar e explicar o que a remuneração pode significar para você especificamente!
Esta posição tem uma faixa salarial de $159,000, a $230,000.
COMO SE CANDIDATAR
Candidate-se aqui mesmo! Você encontrou a aplicação!
Alloy orgulha-se de ser um local de trabalho e empregador que oferece igualdade de oportunidades. Estamos comprometidos com a igualdade de oportunidades, independentemente de raça, cor, ancestralidade, religião, sexo, identidade de gênero, status parental ou de gravidez, origem nacional, orientação sexual, idade, cidadania, estado civil, deficiência ou status de veterano. Estamos comprometidos com uma experiência de entrevista inclusiva e fornecemos acomodações razoáveis para candidatos com deficiências visíveis e invisíveis. Encorajamos os candidatos a compartilhar as acomodações necessárias com seu recrutador.
Todos os empregos da Alloy estão listados em nossa página de carreiras. Qualquer comunicação durante o processo de recrutamento, incluindo solicitações de entrevista ou ofertas de emprego, virá diretamente de um membro da equipe de recrutamento com um endereço de e-mail alloy.com alloy.com/. Não usamos aplicações externas ou mensagens de texto automatizadas em nosso processo de recrutamento. Não solicitaremos nenhuma informação financeira ou de identificação sensível durante o processo de recrutamento. Se você tiver alguma dúvida, entre em contato conosco diretamente através do nosso site antes de compartilhar informações pessoais.
BENEFÍCIOS E VANTAGENS
- Férias ilimitadas e política de trabalho flexível
- Opções de ações para funcionários
- Planos de saúde, odontológico e oftalmológico com HSA (contribuição mensal do empregador) e opções de FSA
- 401k com contrapartida de 100% até 4% da remuneração anual do funcionário
- Novos pais elegíveis recebem 16 semanas de licença parental remunerada
- Subsídio para home office para novos funcionários
- Subsídio anual de Aprendizagem e Desenvolvimento
- Benefícios de bem-estar incluem acesso a ClassPass, OneMedical, UrbanSitter e Spring Health
- Ambiente de trabalho híbrido: espera-se que os funcionários trabalhem às terças, quartas e quintas-feiras em nossa sede em Union Square, Manhattan. Almoços saborosos com catering de uma variedade de restaurantes locais e eventos culturais frequentes organizados por funcionários contribuem para nossa energia positiva no escritório. Na segunda/sexta-feira, a maioria dos funcionários se conecta por Zoom para trabalhar em casa, enquanto alguns aproveitam o escritório mais tranquilo.
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