Senior Machine Learning Engineer (Fraud)

В команде ML Fraud вы будете создавать и улучшать системы машинного обучения, которые принимают решения о транзакциях в реальном времени, защищая потребителей и продавцов, одновременно балансируя потери от мошенничества, пользовательский опыт и конверсию. 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 по мере изменения схем мошенничества.

• Вы будете руководить разработкой новых моделей предсказания мошенничества, используя комбинацию подходов для табличных, графовых и поведенческих данных
• Вы построите и масштабируете конвейеры признаков и обучающие наборы данных из собственных и сторонних сигналов, сотрудничая при необходимости с командами данных и платформы.
• Вы будете прототипировать новые идеи моделирования и признаки, проводить офлайн‑эксперименты и выводить лучшие подходы в продакшн с соответствующими контролями риска.
• Вы будете продакшнизировать модели: интегрировать их в пакетные и/или системы принятия решений в реальном времени, улучшать надёжность, задержку и операционную устойчивость.
• Вы будете инструктировать и мониторить состояние модели и данных, а также помогать определять рабочие процессы переобучения/бэктестинга по мере изменения схем мошенничества.
• Вы определите и внедрите фундаментальные улучшения в процесс построения моделей командой.
• Вы будете сотрудничать с Engineering, Fraud Analytics, Product и ML Platform для определения требований, оценки компромиссов и чёткого донесения результатов как до технической, так и до нетехнической аудитории.

• У вас более 6 лет опыта исследования, обучения, настройки и вывода в продакшн ML‑моделей в масштабе. Соответствующая степень PhD может учитываться до 2 лет опыта.
• Доказанный опыт доставки высокоэффективных моделей машинного обучения в условиях низкой задержки в живой среде.
• Сильные навыки Python и опыт написания кода production‑quality.
• Опыт построения и оценки моделей для табличных задач классификации (желательно градиентно‑усиленные деревья решений, такие как LightGBM/XGBoost/CatBoost или аналогичные).
• Опыт работы с фреймворком глубокого обучения (предпочтительно PyTorch).
• Опыт работы с распределённой обработкой данных или параллельными вычислительными фреймворками (предпочтительно Spark; Ray/Dask или аналогичные).
• Опыт использования инструментов жизненного цикла ML для оркестрации обучения, экспериментов и мониторинга моделей (например, Kubeflow, Airflow, MLflow или эквивалентные внутренние платформы).
• Умение использовать AI-powered инструменты для разработчиков (например, Claude Code, Cursor или аналогичные) для ускорения итераций, отладки и качества кода в повседневных процессах разработки.
• Вы умеете брать простую задачу или бизнес‑сценарий и превращать их в решение, взаимодействующее с несколькими программными компонентами, и реализовывать его, пиша ясный, легко понимаемый, хорошо протестированный и расширяемый код.
• Вы комфортно ориентируетесь в большом кодовом базе, отлаживаете чужой код и предоставляете обратную связь другим инженерам через code reviews.
• Ваш опыт демонстрирует, что вы берёте на себя ответственность за собственный рост, проактивно 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.

• Медицинское покрытие без затрат: мы покрываем 100 % премий для сотрудников и их иждивенцев.
• Стимулы на расходы: ежемесячные выплаты поддерживают вашу техническую настройку и возможность выбирать варианты здоровья и благополучия, которые подходят вам.
• Время для восстановления: гибкий отпуск и щедрые праздничные календари помогают вам отдохнуть, когда это необходимо.
• Станьте совладельцем того, что создаёте: наша программа покупки акций сотрудниками (ESPP) позволяет покупать акции Affirm со скидкой.