Backend Engineer - Feature Platform

Команда, к которой вы присоединитесь: Feature Platform

Wise переводит миллиарды каждый год для миллионов людей и бизнесов в разных странах и валютах; при этом злоумышленники постоянно развивают новые схемы: мошенничество, выдавание себя за другого, захват аккаунтов, отмывание денег, сети «мулов» и другие формы злоупотреблений. При таком масштабе, чтобы опережать развивающиеся угрозы, наши автоматизированные контрольные системы и модели машинного обучения требуют высококачественных, оперативных данных. Успех достигается за счёт централизованного подхода, обеспечивающего необходимое управление, скорость и согласованность данных для работы этих критически важных систем.

Платформа Feature Platform — централизованная платформа инженерии признаков для обнаружения финансовых преступлений Wise. Ее цель — чтобы каждый сигнал о мошенничестве, индикатор AML и риск‑признак проходили через единую управляемую платформу, а не через разрозненные расчёты в разных командах. Платформа управляет жизненным циклом признаков от поиска, экспериментов и построения точек данных до их использования в миллионах транзакций ежедневно.

• Инжиниринг. Решать сложные технические задачи, ориентированные на масштабируемость, надёжность и скорость, поддерживая высокопроизводительную инфраструктуру, обрабатывающую миллионы событий с низкой задержкой.
• Инновации. Сотрудничать с Data Scientists и Engineers для проектирования и внедрения передовых топологий признаков, включая графы, опорные векторы и данные временных рядов, чтобы опережать развивающиеся финансовые угрозы.
• Взаимодействие. Содействовать принятию платформы, сотрудничая с командами по всему Wise для централизации существующей логики риска и расширения возможностей самообслуживания, обеспечивая, чтобы все сигналы риска были надёжными, управляемыми и согласованными.

• 3+ лет опыта работы с Java 11+, свободное владение Java 21+
• Знакомство с Python (или готовность изучать в процессе работы)
• Опыт работы с пакетной или потоковой обработкой (желательно Apache Spark и Flink/Kafka streams)
• Знакомство с SQL и No‑SQL (документными) базами данных
• Опыт работы со сложными системами, распределёнными по нескольким микросервисам, Kafka, разрозненным данным и владением ими
• Практические знания шаблонов интеграции систем
• Сильный продуктовый менталитет и страсть к пользовательскому опыту, вы ставите клиентов в центр и принимаете решения, основанные на данных, чтобы устранять их боли
• Отличные навыки решения проблем, позволяющие уточнять формулировки задач и находить решения на основе доступных данных и базовых принципов
• Высокий уровень ответственности, включая выявление значимых проблем, получение согласия заинтересованных сторон и реализацию решения от начала до конца

• Опыт в Data Engineering, такой как работа с крупномасштабными конвейерами данных, инженерией признаков и инфраструктурой обслуживания, знакомство с алгоритмами графов и/или методами embedding, понимание практик управления данными
• Опыт работы с Apache Iceberg и/или Trino
• Опыт работы с графовыми базами данных, например Amazon Neptune