Estados Unidos
Anduril Industries
Stripe
Ingeniero de Machine Learning, Radar
Estados Unidos
Seattle, Washington, United States
Traducción automática. Consulta el original.
QUIÉNES SOMOS
ACERCA DE STRIPE
Stripe es una plataforma de infraestructura financiera para empresas. Millones de empresas, desde las mayores corporaciones del mundo hasta las startups más ambiciosas, utilizan Stripe para aceptar pagos, aumentar sus ingresos y acelerar nuevas oportunidades de negocio. Nuestra misión es aumentar el PIB de Internet y tenemos una cantidad asombrosa de trabajo por delante. Esto significa que tienes una oportunidad sin precedentes de poner la economía global al alcance de todos mientras realizas el trabajo más importante de tu carrera.
ACERCA DEL EQUIPO
El equipo de Radar ML construye los sistemas de machine learning que impulsan el conjunto de productos de fraude y abuso de Radar de Stripe. Nuestros modelos toman decisiones en tiempo real sobre una parte significativa del comercio en Internet, ayudando a las empresas a detener el fraude, aumentar la autorización y crecer de forma segura. Al convertir conjuntos de datos a escala económica en productos de ML convincentes, el equipo mejora directamente los resultados de los clientes e impulsa ingresos significativos para Stripe.
El equipo está creciendo y expandiéndose a múltiples áreas nuevas. Estamos creando protecciones contra abusos en todo el ciclo de vida del cliente, sistemas de fraude adaptables y personalizables para empresas, e inteligencia de riesgos para 50+ métodos de pago globales.
QUIÉN ERES
Eres un solucionador de problemas rápido y pragmático con una profunda experiencia en ML y una inclinación hacia la acción. Te entusiasma trabajar en la frontera de los pagos y la IA, convirtiendo los avances en machine learning en sistemas de producción que aborden nuevas formas de fraude y abuso. Has construido modelos de ML y los has llevado a producción, logrando un impacto para los usuarios.
Buscamos a alguien que cumpla con los requisitos mínimos para ser considerado para el puesto. Si cumples con estos requisitos, te animamos a presentar tu solicitud. Las cualificaciones preferentes son una ventaja, no un requisito.
QUÉ HARÁS
Te encargarás de los problemas de ML desde la concepción hasta la producción: analizando nuevos patrones de fraude y abuso, explorando conjuntos de datos a gran escala, experimentando con arquitecturas de modelos, diseñando evaluaciones, desplegando modelos y supervisando el rendimiento.
Tu trabajo puede incluir el desarrollo de arquitecturas de transformadores para datos de pago, la creación de inteligencia basada en grafos para consumidores, el aprovechamiento de LLMs para detectar ataques emergentes o la creación rápida de prototipos de nuevas protecciones con laboratorios de IA de vanguardia.
Tendrás oportunidades de lanzar productos de 0→1 y de mejorar modelos de ML de misión crítica que operan a la escala de Stripe.
RESPONSABILIDADES
- Construir, entrenar, evaluar y desplegar modelos que detecten fraudes y abusos en toda la red global de Stripe.
- Investigar patrones emergentes de fraude y abuso, identificar dónde puede ayudar el ML y desarrollar rápidamente soluciones eficaces.
- Diseñar características, conjuntos de datos, métodos de evaluación y experimentos para entornos ruidosos, con retrasos y adversarios.
- Mejorar las arquitecturas de los modelos, los métodos de entrenamiento y los sistemas de producción para aumentar la calidad, la cobertura y la adaptabilidad de los modelos.
- Supervisar el comportamiento en producción y mejorar los modelos a medida que cambian los datos, las necesidades de los clientes y los patrones de ataque.
- Equilibrar la calidad del modelo con el impacto en los usuarios legítimos, la latencia, la fiabilidad y la complejidad operativa.
- Colaborar con ingeniería, producto, ciencia de datos, expertos en riesgos y usuarios líderes de Stripe para convertir las mejoras de modelado en productos Radar diferenciados.
- Contribuir a herramientas reutilizables y flujos de trabajo asistidos por IA que ayuden al equipo a desarrollar y operar sistemas de ML de forma más eficaz.
REQUISITOS MÍNIMOS
- 2+ años de experiencia desarrollando, evaluando y desplegando modelos de machine learning en un entorno de producción.
- Sólidos fundamentos en machine learning, análisis de datos, estadística, evaluación de modelos y diseño de experimentos.
- Sólidas habilidades de programación e ingeniería de software, con experiencia en la escritura de código probado y mantenible para aplicaciones de ML en producción.
- Experiencia en la construcción u operación de sistemas de ML en producción, incluyendo uno o más de los siguientes: canalizaciones de datos y características a gran escala, entrenamiento de modelos distribuidos, inferencia de baja latencia, despliegue de modelos o supervisión de producción.
- Capacidad para investigar problemas ambiguos, razonar a partir de datos y elegir enfoques técnicos pragmáticos.
- Capacidad para comunicar ideas y resultados técnicos con claridad y colaborar eficazmente entre disciplinas.
CUALIFICACIONES PREFERENTES
- Experiencia en la gestión de un problema de ML a lo largo de todo el ciclo de vida, desde el planteamiento del problema y la exploración de datos hasta el despliegue, la supervisión y la iteración.
- Experiencia en el desarrollo o puesta en producción de enfoques modernos de deep learning, aprendizaje de grafos o basados en LLM.
- Experiencia en la construcción y optimización de sistemas de ML en tiempo real y de baja latencia a escala.
- Experiencia en la aplicación de ML a la detección de fraudes, integridad, confianza y seguridad, identidad, ciberseguridad u otro dominio de adversarios.
- Experiencia en la creación rápida de productos de 0→1, trabajando directamente con clientes u operando eficazmente en un entorno de ritmo rápido.
- Interés activo en los últimos desarrollos de ML y en cómo pueden aprovecharse para resolver problemas empresariales.
Más oportunidades con un solo perfil
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