WorkListВойтиОформить подписку
AF

Machine Learning Engineer II (ROA + LTV ML)

Affirm · Финтех BNPL
Откликнуться на сайте компании ↗

О вакансии

Откуда можно работать
Удалённо, находясь в Канаде
из текста вакансии
Английский
C1
по другим вакансиям компании
Уровень
Middle
указан работодателем
Деньги
~ $7,8–11 тыс/мес
указана работодателем: 133 000–183 000 CAD/год, курс на 16.10
Даты
Опубликована 16.10 · видим у компании с 16.10 · проверена 02.11
дата публикации от работодателя
Почему в каталоге:Основана выходцами из Восточной Европы, Кавказа и Центральной АзииПодробнее о компании →

Описание переведено машинно с английского.

Суть роли

Как Machine Learning Engineer в нашей команде вы будете стоять у истоков разработки качественных, готовых к промышленной эксплуатации моделей, которые играют ключевую роль в наших процессах принятия решений. Ваш вклад будет иметь решающее значение для формирования нашего финансового ландшафта. Если вы глубоко интересуетесь машинным обучением и любите сложные задачи, Affirm — то место, которое вам подходит!

Что предстоит делать

  • Использовать собственные данные Affirm и данные третьих сторон для разработки моделей машинного обучения, которые предсказывают вероятность дефолта и принимают решение об одобрении или отклонении заявки для достижения бизнес-целей
  • Сотрудничать с командами платформенной и продуктовой разработки при создании систем обучения моделей, принятия решений и мониторинга
  • Исследовать прорывные решения и разрабатывать прототипы, определяющие будущее кредитного скоринга и принятия кредитных решений в Affirm
  • Внедрять и масштабировать конвейеры данных, новые признаки и алгоритмы, которые необходимы нашим промышленным моделям
  • Совместно с командами разработки, кредитной и продуктовой командами определять требования к новым продуктам

Требования

  • 2+ года опыта работы в качестве machine learning engineer или степень PhD в соответствующей области
  • Владение методами машинного обучения и опыт в таких областях, как Generalized Linear Models, Gradient Boosting, Deep Learning и Probabilistic Calibration. Знание предметной области кредитных рисков будет плюсом
  • Сильные инженерные навыки в Python и навыки работы с данными, например SQL
  • Опыт использования крупномасштабных распределённых систем, таких как Spark или Ray
  • Опыт использования проектов и программного обеспечения с открытым исходным кодом, таких как scikit-learn, pandas, NumPy, XGBoost, Kubeflow
  • Опыт разработки моделей машинного обучения в большом масштабе — от замысла до влияния на бизнес
  • Отличные навыки письменной и устной коммуникации и умение вести кросс-функциональные требования совместно с продуктовыми и инженерными командами
  • Умение представлять технические концепции и результаты способом, подходящим для конкретной аудитории
  • Настойчивость, терпение и высокое чувство ответственности — мы создаём систему принятия решений, благодаря которой потребители и партнёры доверяют Affirm!

Условия и бенефиты

Базовая оплата входит в общий пакет вознаграждения, который может включать ежемесячные выплаты на здоровье, благополучие и технику, а также льготы (включая медицинскую страховку, стоматологию и страховку на лечение зрения, полностью оплачиваемые на 100% для вас и ваших иждивенцев). Кроме того, сотрудники могут иметь право на вознаграждение в виде акций, предлагаемое Affirm Holdings, Inc. (материнской компанией).

  • Медицинская страховка бесплатно: мы покрываем 100% взносов для сотрудников и их иждивенцев.
  • Ежемесячные выплаты на расходы: ежемесячные выплаты помогают организовать ваше техническое оснащение, а также выбрать подходящие вам варианты для здоровья и благополучия.
  • Отпуск, чтобы восстановить силы: гибкий отпуск и щедрый календарь праздничных дней помогают отдыхать, когда это необходимо.
  • Владейте частью того, что создаёте: наш план приобретения акций сотрудниками (ESPP) позволяет покупать акции Affirm со скидкой.

Мы стремимся обеспечить инклюзивный процесс собеседования, включая особые условия для кандидатов с ограниченными возможностями здоровья. Если вам нужна поддержка, мы будем рады помочь.

Навыки

Generalized Linear ModelsGradient BoostingDeep LearningProbabilistic CalibrationPythonSQLApache SparkRayscikit-learnpandasNumPyXGBoostKubeflow

Подходите ли вы под эту вакансию

Сверка вакансии с резюме доступна тем, кто вошел. Войти