Machine Learning Engineer II (Servicing ML)

В команде Servicing ML вы будете создавать и улучшать системы машинного обучения и ИИ, которые автоматизируют операции с клиентами, такие как споры, возвраты, мошенничество и чарджбэки, чтобы принимать лучшие решения для Affirm и наших клиентов. Вы будете тесно сотрудничать с опытными ML‑инженерами, партнёрами по платформе и кросс‑функциональными заинтересованными сторонами, переводя модели от идеи к прототипу и в продакшн, а также поддерживая их здоровье с помощью надёжных измерений и мониторинга.

• Вы будете разрабатывать ИИ‑системы, автоматизирующие обработку споров и чарджбэков с использованием структурированных доказательств и бизнес‑логики, создавая лучший опыт для наших клиентов.
• Вы будете строить модели, автоматизирующие возвраты, ускоряя возврат денег клиентам.
• Вы будете создавать и поддерживать конвейеры извлечения доказательств, обрабатывающие неструктурированные данные с помощью LLM‑управляемых рабочих процессов для получения структурированных, практических результатов.
• Вы будете прототипировать новые идеи моделирования, проводить офлайн‑эксперименты и внедрять лучшие подходы в продакшн с соответствующими контролями риска.
• Вы будете сотрудничать с Engineering, Servicing Operations, Product и ML Platform для определения требований, оценки компромиссов и ясного донесения результатов как до технической, так и до нетехнической аудитории.

• У вас есть общий опыт работы в качестве инженера машинного обучения не менее 2 лет
• Сильные навыки Python и опыт написания кода production‑quality
• Опыт построения и оценки моделей для задач табличной классификации (желательно градиентные бустинговые деревья, такие как LightGBM/XGBoost/CatBoost).
• Опыт разработки приложений с LLM API (например, OpenAI, Anthropic), включая структурированное извлечение, инженеринг подсказок и оркестрацию с помощью фреймворков, таких как LangChain или LangGraph.
• Знакомство с обработкой документов и неструктурированных данных (извлечение из PDF/изображений, парсинг текста и т.п.).
• Опыт работы с инструментами жизненного цикла ML для оркестрации обучения, экспериментов и мониторинга моделей (например, Kubeflow, Airflow, MLflow или эквивалентные внутренние платформы).
• Владение AI‑инструментами для разработчиков (например, Claude Code, Cursor или аналогичными) для ускорения итераций, отладки и качества кода в ежедневных рабочих процессах.
• Вы умеете брать простую задачу или бизнес‑сценарий и превращать их в решение, взаимодействующее с несколькими программными компонентами, пишете понятный, легко поддерживаемый, хорошо протестированный и расширяемый код.
• Вы комфортно ориентируетесь в большом кодовом базе, отлаживаете чужой код и даёте обратную связь другим инженерам через code reviews.
• Ваш опыт демонстрирует, что вы берёте на себя ответственность за своё развитие, активно запрашивая обратную связь у команды, менеджера и заинтересованных сторон.
• У вас сильные устные и письменные коммуникативные навыки, поддерживающие эффективное сотрудничество с нашей глобальной инженерной командой.

Pay Grade - L Equity Grade - 5 Сотрудники, новые в Affirm, обычно начинают в начале диапазона оплаты. Affirm делает упор на простую и прозрачную структуру оплаты, основанную на различных факторах, включая местоположение, опыт и профессиональные навыки. Базовая зарплата является частью общего пакета компенсаций, который может включать ежемесячные выплаты на здоровье, благополучие и технологические расходы, а также льготы (включая 100% субсидированное медицинское покрытие, стоматологию и зрение для вас и ваших зависимых). Кроме того, сотрудники могут иметь право на акции, предлагаемые компанией Affirm Holdings, Inc. (материнская компания). CAN диапазон базовой зарплаты в год: $123,000 - $183,000 Location - Remote Canada #LI Remote Affirm гордится тем, что является компанией с приоритетом удалённой работы! Большинство наших ролей удалённые, и вы можете работать почти в любой точке страны, где вы официально трудоустроены. Сотрудники в близлежащих ролях имеют гибкость работать удалённо, но иногда им потребуется работать из назначенного офиса Affirm. Ограниченное количество ролей остаются офисными из‑за характера их обязанностей. Мы чрезвычайно гордимся тем, что предлагаем конкурентные льготы, основанные на нашем ключевом ценностном принципе «люди превыше всего». Некоторые ключевые моменты нашего пакета льгот включают:

• Медицинское покрытие - Affirm покрывает все премии для всех уровней покрытия для вас и ваших зависимых
• Flexible Spending Wallets - щедрые выплаты на технологии, питание, различные потребности образа жизни и расходы, связанные с созданием семьи
• Отпуск - конкурентные графики отпусков и праздников, позволяющие вам отдохнуть и восстановить силы
• ESPP - план покупки акций сотрудниками, позволяющий покупать акции Affirm со скидкой

Мы считаем, что предоставление инклюзивного опыта интервью — наша ответственность. Мы рады предоставить разумные условия для кандидатов, нуждающихся в индивидуальной поддержке в процессе найма. [Для позиций в США, которые могут быть выполнены в Лос‑Анджелесе или Сан‑Франциско] В соответствии с Сан‑Францисским законом о справедливом шансе и Лос‑Анджелесским инициативным законом о справедливом шансе при найме, Affirm будет рассматривать к трудоустройству квалифицированных соискателей с арестами и судимостями.