Старший инженер по машинному обучению

Finom — европейский технологический стартап со штаб-квартирой в Амстердаме, и мы находимся на пути к революционизации финансового ландшафта для предпринимателей по всему миру. Наша миссия — разработать комплексное финансовое B2B-решение, которое объединяет банковские функции, бухгалтерский учет, финансовый менеджмент и выставление счетов в единую, ориентированную на мобильные устройства платформу.

Недавно мы закрыли раунд финансирования серии C объемом 115 миллионов евро (около 133 миллионов долларов США), доведя общий объем привлеченных средств примерно до 346 миллионов долларов. Эти значительные инвестиции следуют за раундом роста на сумму 105 миллионов долларов от General Catalyst, давнего инвестора с 2021 года, известного поддержкой таких компаний, как Airbnb, HubSpot, KAYAK и Stripe.

В Finom мы меняем то, как малый и средний бизнес по всей Европе управляет своими деньгами — и предотвращение финансовых преступлений лежит в основе этого обещания.

В роли старшего инженера по машинному обучению вы возьмете на себя DRS: производственный ML-продукт, который ежедневно оценивает всю нашу клиентскую базу и управляет карантином, подавлением оповещений, а в скором времени и нашими кредитными решениями. Это реальное сквозное владение в небольшой команде — вы будете развертывать, обслуживать, отслеживать и улучшать систему, а не наследовать готовую. Если вы тот инженер, который тихо поддерживает актуальность производственных моделей и хочет, чтобы ваши решения действительно достигали реального трафика, это ваша позиция.

Что вы будете делать

• Полноценная разработка ML-моделей (бинарная классификация и регрессия) для обнаружения и предотвращения финансовых преступлений во время обработки транзакций и онбординга клиентов: сбор требований, прототипирование и развертывание в производственной среде.
• Владеть и развивать Dynamic Risk Score (DRS) на всех рынках — ежедневное скорингование полной клиентской базы, которое влияет на принятие решений на протяжении всего жизненного цикла клиента.
• Управлять портфелем правил для транзакций с ML-обнаружением внутри, оптимизируя их производительность и количество генерируемых оповещений.
• Настроить непрерывный мониторинг производительности моделей и правил в производстве, а также разработать фреймворк champion-challenger, чтобы лучшая модель всегда была активной в производстве.
• Участвовать в разработке инфраструктуры для операционализации ML-моделей и взаимодействия между сервисами, чтобы модели различной сложности могли обслуживаться и инферироваться.

Кто вы

• Минимум 5 лет опыта работы в качестве инженера по машинному обучению или полнофункционального специалиста по данным, с опытом развертывания в производственной среде (включая API-сервисы, такие как FastAPI).
• Сильные навыки в SQL и Python, а также опыт работы с облачными платформами данных (например, Databricks).
• Сильные архитектурные навыки — способность проектировать и улучшать инфраструктуру, обслуживающую модели различной сложности.
• Опыт мониторинга моделей и оценки champion-challenger / A-B тестирования в производстве. Опыт работы с графовым моделированием или foundational models/embeddings является плюсом.
• Критически мыслящий, аналитический склад ума — проактивный, ориентированный на результат, комфортно чувствующий себя при минимальном надзоре в стартап-среде.
• Количественное образование (математика, инженерия, экономика или CS) и полное рабочее знание английского языка.