Brasil
Keyrus Brazil
Docusign
Engenheiro de Machine Learning
Brasil
São Paulo, Southeast, Brazil
JavaDockerKubernetesC#Go
Tradução automática. Consulte o original.
Visão Geral da Empresa
A Docusign dá vida aos acordos. Mais de 1.5 milhões de clientes e mais de um bilhão de pessoas em mais de 180 países usam as soluções da Docusign para acelerar o processo de fazer negócios e simplificar a vida das pessoas. Com o gerenciamento inteligente de acordos, a Docusign libera dados essenciais para os negócios que estão presos dentro de documentos. Até agora, eles estavam desconectados dos sistemas de registro das empresas, custando tempo, dinheiro e oportunidades. Usando a plataforma de Gerenciamento Inteligente de Acordos da Docusign, as empresas podem criar, firmar e gerenciar acordos com soluções criadas pela empresa nº 1 em assinatura eletrônica e gerenciamento do ciclo de vida de contratos (CLM).
O que você fará
Como engenheiro de Machine Learning ou engenheiro de software, você contribuirá para o desenvolvimento de modelos de ML e construirá o software de produção que possibilita a Confiança e Segurança e a detecção de fraudes. Esta função combina machine learning prático com a responsabilidade por serviços de backend, APIs, integrações e pipelines de dados que transformam as saídas dos modelos em capacidades de detecção e prevenção. Você trabalhará com engenheiros seniores de ML e de software, além das equipes de Confiança e Segurança, Fraude, Proteção de Serviço, Produto e Dados para entregar soluções confiáveis à medida que os sinais e padrões de abuso evoluem.
Esta posição é um cargo de contribuidor individual que se reporta ao Diretor de Confiança e Segurança.
A vida na Docusign
Trabalhando aqui
A Docusign está comprometida em construir confiança e tornar o mundo mais agradável para nossos colaboradores, clientes e as comunidades em que vivemos e trabalhamos. Você pode contar conosco para ouvir, ser honesto e dar o nosso melhor para fazer o que é certo, todos os dias. Na Docusign, tudo é igual.
Cada um de nós tem a responsabilidade de garantir que todos os membros da equipe tenham oportunidades iguais de sucesso, de serem ouvidos, de trocar ideias abertamente, de construir relacionamentos duradouros e de realizar o trabalho de suas vidas. O melhor de tudo é que você poderá sentir um profundo orgulho do trabalho que realiza, porque sua contribuição nos ajuda a tornar o mundo melhor do que o encontramos. E, por isso, você será valorizado por nós, por nossos clientes e pelo mundo em que vivemos.
Responsabilidades
- Desenvolver, testar, avaliar e implantar modelos de ML para fraude, spam, abuso, pontuação de risco e detecção de anomalias
- Construir serviços de backend, APIs, integrações e pipelines de dados que suportem a detecção e prevenção orientadas por ML
- Integrar modelos e sinais de risco em aplicações de produção, sistemas de decisão e intervenções automatizadas
- Trabalhar com engenheiros seniores de ML e especialistas no domínio para definir sinais, recursos, rótulos e abordagens de avaliação
- Avaliar o desempenho do modelo e ajustar a precisão, o recall e as compensações entre falsos positivos e falsos negativos
- Melhorar os sistemas de detecção existentes por meio de ML ou abordagens híbridas de regras e ML
- Ser responsável por componentes de software durante o design, implementação, teste, implantação, observabilidade e manutenção
- Colaborar com as equipes de Engenharia e Dados em telemetria e infraestrutura para processamento de dados em grande volume e detecção em tempo real ou quase real
- Apoiar o monitoramento de modelos, o retreinamento e a investigação de degradação de desempenho
- Participar de revisões de design e código, resposta a incidentes e suporte operacional, incorporando tendências de abuso e resultados de aplicação de políticas nas melhorias de detecção
Designação do Cargo
Híbrido: O colaborador divide seu tempo entre o trabalho no escritório e o trabalho remoto. O acesso a um local de escritório é necessário. (Frequência: Mínimo de 2 dias por semana; pode variar de acordo com a equipe, mas haverá uma expectativa semanal de presença no escritório)
As posições na Docusign recebem uma designação de cargo como No Escritório, Híbrido ou Remoto e são específicas para a função/cargo. As designações de cargo preferenciais não são garantidas ao mudar de posição dentro da Docusign. A Docusign reserva-se o direito de alterar a designação de cargo de uma posição dependendo das necessidades do negócio e conforme permitido pela legislação local.
Acomodação
A Docusign está comprometida em fornecer acomodações razoáveis para indivíduos qualificados com deficiência em nossos procedimentos de candidatura a vagas. Se você precisar de tal acomodação, ou de uma acomodação religiosa, durante o processo de candidatura, entre em contato conosco pelo e-mail [email protected].
Se você encontrar quaisquer problemas, preocupações ou dificuldades técnicas durante o processo de candidatura, entre em contato com nossa organização de Talentos pelo e-mail [email protected] para obter assistência.
Aviso de Privacidade para Candidatos e Requerentes
#LI-Hybrid
O que você traz
Básico
- 5+ anos de experiência relevante no setor com bacharelado ou 3 anos de experiência relevante no setor com mestrado
- Experiência na construção, operação e manutenção de software de produção e no desenvolvimento, avaliação ou integração de modelos de ML em ambientes de produção
- Experiência com C#, Java ou Go, e na construção de serviços de backend, APIs ou aplicações distribuídas
- Experiência com machine learning, processamento de dados, engenharia de recursos e automação usando frameworks e bibliotecas de ML
- Experiência com aprendizado supervisionado, classificação, detecção de anomalias, modelagem comportamental e medidas de avaliação, incluindo precisão, recall, desequilíbrio de classes, falsos positivos e falsos negativos
- Experiência na construção de pipelines de dados e recursos usando conjuntos de dados comportamentais, de eventos ou transacionais em larga escala, incluindo processamento de streaming ou de alto volume
- Experiência no suporte à implantação e integração de ML em sistemas distribuídos, e com práticas de confiabilidade, escalabilidade e engenharia de produção
- Experiência com experimentação, treinamento, validação, monitoramento, retreinamento de modelos e degradação de desempenho
- Experiência com Docker e Kubernetes ou tecnologias de conteinerização e orquestração similares
- Experiência com tecnologias de observabilidade como Prometheus, Grafana, OpenTelemetry ou Jaeger, e Azure e Azure DevOps ou equivalente
- Experiência em traduzir requisitos em evolução em soluções de software e dados e colaborar com equipes de Engenharia, Produto, Dados, Operações e especialistas no domínio
Preferencial
- Experiência na aplicação de ML a fraudes, spam, abuso de mensagens ou contas, fraude de pagamento, invasão de contas, risco de identidade, cibersegurança, Confiança e Segurança ou outro domínio adversarial
- Experiência no desenvolvimento de modelos de pontuação de risco comportamental ou em nível de conta
- Experiência trabalhando com rótulos ruidosos ou imperfeitos e conjuntos de dados altamente desequilibrados
- Experiência na integração de saídas de modelos em decisões automatizadas, aplicação de políticas, revisão ou intervenções baseadas em risco
- Experiência na incorporação de feedback de analistas, investigadores ou operações e resultados de aplicação de políticas no desenvolvimento de modelos
- Familiaridade com abordagens híbridas de detecção que combinam ML e regras determinísticas
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