Estados Unidos
Be Structured Technology Group
Stripe
Engenheiro de Machine Learning, Radar
Estados Unidos
South San Francisco, California, United States · Seattle, Washington, United States
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Quem somos
Engenheiro de Machine Learning - Radar
Sobre a Stripe
A Stripe é uma plataforma de infraestrutura financeira para empresas. Milhões de companhias — desde as maiores empresas do mundo até as startups mais ambiciosas — utilizam a Stripe para aceitar pagamentos, aumentar sua receita e acelerar novas oportunidades de negócio. Nossa missão é aumentar o PIB da internet e temos uma quantidade impressionante de trabalho pela frente. Isso significa que você tem uma oportunidade sem precedentes de colocar a economia global ao alcance de todos enquanto realiza o trabalho mais importante da sua carreira.
Sobre a equipe
A equipe de Radar ML constrói os sistemas de machine learning que impulsionam o conjunto de produtos de fraude e abuso Radar da Stripe. Nossos modelos tomam decisões em tempo real em uma parcela significativa do comércio na internet, ajudando empresas a impedir fraudes, aumentar a autorização e crescer com segurança. Ao transformar conjuntos de dados em escala econômica em produtos de ML atraentes, a equipe melhora diretamente os resultados dos clientes e impulsiona uma receita significativa para a Stripe.
A equipe está crescendo e se expandindo para várias novas áreas. Estamos construindo proteções contra abusos em todo o ciclo de vida do cliente, sistemas de fraude adaptáveis e personalizáveis para empresas, e inteligência de risco para 50+ métodos de pagamento globais.
O que você fará
Quem é você
Você é um engenheiro de ML experiente que combina profunda experiência em modelagem com forte julgamento de engenharia. Você já foi responsável por sistemas de ML em produção, entregou várias melhorias significativas e tornou as pessoas ao seu redor mais eficazes. Você se move rápido sem quebrar as coisas, sente-se confortável liderando em meio à ambiguidade e está entusiasmado em trabalhar na fronteira de pagamentos e IA, transformando avanços em machine learning em sistemas de produção que abordam novas formas de fraude e abuso.
Responsabilidades
Você será responsável por grandes sistemas e iniciativas de ML, desde a definição do problema até a produção. Você identificará onde o ML pode fazer a maior diferença, projetará a abordagem, construirá e entregará modelos e os sistemas ao redor deles, e continuará a aprimorá-los conforme os dados, usuários e atacantes mudam.
Seu trabalho pode incluir proteger empresas contra abusos em todo o ciclo de vida do cliente, construir sistemas de fraude adaptáveis e personalizáveis para os maiores usuários da Stripe, ou estender a inteligência de risco para 50+ métodos de pagamento globais. Em tudo isso, você usará abordagens modernas, como modelos de transformer sobre dados de pagamento, inteligência de grafos sobre consumidores e LLMs que detectam ataques emergentes.
Você terá oportunidades de entregar produtos de 0→1 e de melhorar modelos de ML de missão crítica operando na escala da Stripe, frequentemente conduzindo vários esforços em paralelo e definindo o padrão técnico para a equipe.
- Liderar o design e a entrega de projetos de ML de ponta a ponta, desde o enquadramento do problema e dimensionamento da oportunidade até a implementação, monitoramento e iteração.
- Construir, treinar, avaliar e implementar modelos que detectam fraudes e abusos em toda a rede global da Stripe, e ser responsável pelos sistemas de produção em que eles operam.
- Investigar padrões emergentes de fraude e abuso, decidir onde o ML pode ter o maior impacto e transformar rapidamente esses insights em proteções implementadas.
- Projetar recursos, conjuntos de dados e estratégias de avaliação para ambientes ruidosos, atrasados e adversários, e definir o padrão para o rigor experimental.
- Fazer escolhas sólidas de arquitetura e modelagem entre qualidade do modelo, impacto no usuário legítimo, latência, confiabilidade e custo operacional.
- Ser o especialista de referência para os sistemas que você possui: liderar a resposta a incidentes para regressões de modelos, reduzir o trabalho operacional e tornar seus sistemas fáceis para que outros possam construir sobre eles.
- Fazer parceria com engenharia, produto, ciência de dados, especialistas em risco e usuários líderes da Stripe para transformar melhorias de modelagem em produtos Radar diferenciados.
- Transformar problemas recorrentes em componentes reutilizáveis, ferramentas e fluxos de trabalho assistidos por IA que aceleram toda a equipe.
- Orientar engenheiros, fornecer revisões de design e código criteriosas e ajudar novos colegas de equipe a se integrarem rapidamente.
Estamos procurando alguém que atenda aos requisitos mínimos para ser considerado para a função. Se você atender a esses requisitos, encorajamos você a se candidatar. As qualificações preferenciais são um bônus, não um requisito.
Requisitos mínimos
- 5+ anos de experiência desenvolvendo, avaliando e implementando modelos de machine learning em um ambiente de produção.
- Um histórico de liderança de projetos de ML desde a definição do problema até a produção, com impacto mensurável.
- Fundamentos profundos em machine learning, estatística, avaliação de modelos e design de experimentos.
- Fortes habilidades de programação e engenharia de software, com experiência em escrever código testado e sustentável para aplicações de ML em produção.
- Experiência em projetar e operar sistemas de ML em produção, incluindo vários dos seguintes: pipelines de dados e recursos em larga escala, treinamento de modelos distribuídos, inferência de baixa latência, implementação de modelos ou monitoramento de produção.
- Experiência em orientar engenheiros ou liderar tecnicamente projetos com vários colaboradores.
- Capacidade de investigar problemas ambíguos, raciocinar a partir de dados e escolher abordagens técnicas pragmáticas.
- Capacidade de comunicar ideias e resultados técnicos com clareza e colaborar efetivamente entre disciplinas.
Qualificações preferenciais
- Experiência na aplicação de ML em detecção de fraudes, integridade, confiança e segurança, identidade, cibersegurança ou outro domínio adversário.
- Experiência no desenvolvimento ou colocação em produção de abordagens modernas de deep learning, aprendizado de grafos ou baseadas em LLM.
- Experiência na construção e otimização de sistemas de ML de baixa latência e em tempo real em escala.
- Experiência em ser responsável pela saúde operacional de sistemas críticos de ML, incluindo on-call, resposta a incidentes e migrações.
- Experiência em construir rapidamente produtos de 0→1 ou trabalhar diretamente com clientes.
- Experiência na construção de ferramentas ou agentes assistidos por IA que aumentaram mensuravelmente a velocidade de uma equipe.
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