Estados Unidos
Anduril Industries
Stripe
Engenheiro de Machine Learning, Radar
Estados Unidos
Seattle, Washington, United States
Tradução automática. Consulte o original.
QUEM SOMOS
SOBRE A STRIPE
A Stripe é uma plataforma de infraestrutura financeira para empresas. Milhões de empresas — desde as maiores corporações do mundo até as startups mais ambiciosas — usam a Stripe para aceitar pagamentos, aumentar sua receita e acelerar novas oportunidades de negócios. 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 ML do Radar constrói os sistemas de machine learning que impulsionam o conjunto de produtos de fraude e abuso do 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 criando 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.
QUEM É VOCÊ
Você é um solucionador de problemas rápido e pragmático, com profunda experiência em ML e uma inclinação para a ação. Você está entusiasmado em trabalhar na fronteira dos pagamentos e da IA, transformando avanços em machine learning em sistemas de produção que abordam novas formas de fraude e abuso. Você já construiu modelos de ML e os conduziu até a produção, gerando impacto para os usuários.
Estamos procurando alguém que atenda aos requisitos mínimos para ser considerado para a função. Se você atende a esses requisitos, encorajamos você a se candidatar. As qualificações preferenciais são um bônus, não um requisito.
O QUE VOCÊ FARÁ
Você será responsável por problemas de ML desde a concepção até a produção: analisando novos padrões de fraude e abuso, explorando conjuntos de dados em larga escala, experimentando arquiteturas de modelos, projetando avaliações, implantando modelos e monitorando o desempenho.
Seu trabalho pode incluir o desenvolvimento de arquiteturas de transformadores para dados de pagamento, a construção de inteligência baseada em grafos para consumidores, o aproveitamento de LLMs para detectar ataques emergentes ou a prototipagem rápida de novas proteções com laboratórios de IA de fronteira.
Você terá oportunidades de lançar produtos de 0→1 e de melhorar modelos de ML de missão crítica operando na escala da Stripe.
RESPONSABILIDADES
- Construir, treinar, avaliar e implantar modelos que detectam fraudes e abusos em toda a rede global da Stripe.
- Investigar padrões emergentes de fraude e abuso, identificar onde o ML pode ajudar e desenvolver rapidamente soluções eficazes.
- Projetar recursos, conjuntos de dados, métodos de avaliação e experimentos para ambientes ruidosos, com atraso e adversários.
- Melhorar arquiteturas de modelos, métodos de treinamento e sistemas de produção para aumentar a qualidade, a cobertura e a adaptabilidade dos modelos.
- Monitorar o comportamento em produção e melhorar os modelos à medida que os dados, as necessidades dos clientes e os padrões de ataque mudam.
- Equilibrar a qualidade do modelo com o impacto no usuário legítimo, latência, confiabilidade e complexidade operacional.
- 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.
- Contribuir para ferramentas reutilizáveis e fluxos de trabalho assistidos por IA que ajudam a equipe a desenvolver e operar sistemas de ML com mais eficácia.
REQUISITOS MÍNIMOS
- 2+ anos de experiência desenvolvendo, avaliando e implantando modelos de machine learning em um ambiente de produção.
- Fundamentos sólidos em machine learning, análise de dados, estatística, avaliação de modelos e design de experimentos.
- Fortes habilidades de programação e engenharia de software, com experiência na escrita de código testado e sustentável para aplicações de ML em produção.
- Experiência na construção ou operação de sistemas de ML em produção, incluindo um ou mais dos seguintes: pipelines de dados e recursos em larga escala, treinamento de modelos distribuídos, inferência de baixa latência, implantação de modelos ou monitoramento de produção.
- 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 de forma eficaz entre disciplinas.
QUALIFICAÇÕES PREFERENCIAIS
- Experiência em ser responsável por um problema de ML em todo o ciclo de vida, desde o enquadramento do problema e exploração de dados até a implantação, monitoramento e iteração.
- 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 em tempo real e de baixa latência em escala.
- Experiência na aplicação de ML para detecção de fraudes, integridade, confiança e segurança, identidade, cibersegurança ou outro domínio adversário.
- Experiência na construção rápida de produtos de 0→1, trabalhando diretamente com clientes ou operando de forma eficaz em um ambiente de ritmo acelerado.
- Interesse ativo nos desenvolvimentos mais recentes de ML e em como eles podem ser aproveitados para resolver problemas de negócios.
Mais oportunidades com um só perfil
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