Должность: Старший специалист по обработке данных, Watchlist Команда: ИИ и Данные Местоположение: Калифорния — Удаленно Тип занятости: Полный рабочий день

ПОЧЕМУ SOCURE?

Socure создает инфраструктуру доверия к личности для цифровой экономики — проверяя 100% добросовестных личностей в режиме реального времени и предотвращая мошенничество до его возникновения. Миссия масштабная, проблемы сложные, а влияние ощущается бизнесом, правительствами и миллионами людей каждый день.

Мы нанимаем людей, которые хотят такого уровня ответственности. Людей, которые быстро действуют, критически мыслят, действуют как владельцы и глубоко заботятся о точном решении проблем клиентов. Если вам нужна предсказуемость или узкая область, это место не для вас. Если вы хотите помочь строить будущее идентификации с командой, которая предъявляет высокие требования к себе — читайте дальше.

О РОЛИ

Мы ищем старшего специалиста по обработке данных (Staff Data Scientist) в команду Watchlist Data Science в Socure. Watchlist находится в центре глобального соответствия требованиям AML — наша платформа в режиме реального времени проверяет сотни миллионов сущностей по спискам санкций, базам данных PEP и источникам негативной информации для банков, финтех-компаний и платежных компаний по всему миру.

В качестве старшего специалиста по обработке данных вы будете работать над самыми сложными задачами сопоставления и классификации сущностей: масштабированием нашего запатентованного механизма сопоставления в реальном времени, построением передовых моделей обработки естественного языка (NLP) для распознавания именованных сущностей (NER) и извлечения информации, а также внедрением исследований следующего поколения в производство. Это старшая роль индивидуального исполнителя с широкой технической ответственностью и прямым влиянием на продукт, который помогает мировым финансовым учреждениям управлять санкционными рисками и рисками AML.

ЧЕМ ВЫ БУДЕТЕ ЗАНИМАТЬСЯ

Качество и обогащение данных

• Улучшать качество, охват и актуальность основных данных Watchlist с помощью конвейеров приема данных нового поколения.

• Разрабатывать и выполнять строгие конвейеры анализа качества данных для выявления аномалий, оценки состояния наборов данных и обеспечения высокоточных входных данных для обучения последующих моделей.

• Применять NLP и ИИ для классификации и обогащения необработанных исходных данных в нормализованные схемы — извлекая структурированные атрибуты сущностей из неструктурированных данных о санкциях, PEP, негативной информации и правоохранительных источниках.

• Расширять многоязычные возможности для поддержки глобального скрининга на латинских и нелатинских алфавитах.

Разрешение сущностей

• Создавать и улучшать NLP-системы, которые консолидируют представление идентификационных данных Watchlist. Разрабатывать конвейеры извлечения информации и распознавания именованных сущностей (NER) для дедупликации сущностей в списках и разрешения псевдонимов в канонические профили.

• Разрабатывать подходы для управления тем, как профили сущностей меняются со временем по мере эволюции имен, псевдонимов и статусов санкций.

• Измерять и сравнивать качество разрешения сущностей, стимулируя постоянное улучшение охвата и точности.

Механизм сопоставления и оценка рисков

• Разрабатывать и масштабировать передовые NLP-модели и алгоритмы, выполняющие сопоставление имен в реальном времени и классификацию идентификационных данных на основе разнообразных, многоязычных неструктурированных источников данных.

• Создавать многофакторные системы оценки рисков, которые объединяют сходство имен, тип сущности, географию, тип списка и другие атрибуты в единые, откалиброванные показатели риска.

• Поддерживать и улучшать системы бенчмаркинга, эталонные наборы данных и регрессионные тесты, которые поддерживают высочайший уровень полноты и точности механизма сопоставления.

Аналитика, настройка и оценка

• Создавать модели и аналитику, которые помогают клиентам настраивать их пороговые значения скрининга до оптимальной рабочей точки в соответствии с их аппетитом к риску и набором сущностей.

• Разрабатывать возможности бэктестинга и контрфактического анализа, чтобы клиенты и внутренние команды могли понимать, как изменения моделей или пороговых значений повлияют на результаты скрининга.

• Разрабатывать системы оценки для автономных систем принятия решений на базе ИИ — определяя корректное поведение, калибруя пороговые значения уверенности и отслеживая дрейф в производственной среде.

Обнаружение рисков AML

• По мере расширения Watchlist на скрининг платежей, создавать математический анализ и инженерию признаков, необходимые для обнаружения паттернов рисков AML в данных транзакций и полях сообщений о платежах.

• Разрабатывать и поддерживать таксономию AML и библиотеку сигналов риска, которые лежат в основе возможностей классификации и обнаружения Watchlist.

• Применять графовые методы для выявления косвенного экспозиции риску — выявление сущностей, связанных с санкционными рисками, даже если они напрямую не указаны в списках.

Исследования и техническое лидерство

• Возглавлять технические инициативы в Watchlist Data Science и формировать долгосрочный подход команды к сопоставлению сущностей, их обогащению и ИИ.

• Тесно сотрудничать с отделами продукта и инженерии для масштабирования исследований в производственные системы.

• Быть в курсе достижений в области NLP, больших языковых моделей и разрешения сущностей; прототипировать и внедрять соответствующие методы (например, продвинутый NER, извлечение на основе LLM) для случаев использования AML.

• Наставничать коллег и вносить вклад в культуру технической строгости и постоянного совершенствования.

ЧТО ВЫ ПРИВНЕСЕТЕ

• Степень магистра или доктора наук в области компьютерных наук, вычислительной лингвистики, статистики, прикладной математики или смежной области; или эквивалентный профессиональный опыт.

• 7+ лет опыта работы в области науки о данных или машинного обучения, с существенным опытом в NLP, разрешении сущностей или извлечении информации.

• Опыт работы в области AML, санкционного скрининга, негативной информации или обнаружения финансовых преступлений настоятельно рекомендуется.

• Практический опыт создания и развертывания NLP-конвейеров для извлечения сущностей, распознавания именованных сущностей и связи записей в производственном масштабе.

• Знакомство с многоязычным NLP и обработкой нелатинских алфавитов является большим плюсом.

• Опыт работы с LLM и фреймворками агентного ИИ (например, LangChain/LangGraph) является плюсом.

• Высокий уровень владения Python и основными библиотеками ML (PyTorch, spaCy, HuggingFace Transformers).

• Высокий уровень владения SQL и опыт работы с крупномасштабными конвейерами данных и производственными ML-системами.

• Отличные коммуникативные навыки — способность объяснять компромиссы в производительности моделей на языке соответствия требованиям и бизнеса для нетехнической аудитории.

Примечание: в настоящее время мы не можем предоставить спонсорскую помощь.

Вы должны проживать в одном из наших центров талантов: Нью-Йорк, Сан-Франциско, Сиэтл или Майами.

Socure является работодателем, предоставляющим равные возможности, который ценит разнообразие во всех его формах в нашей компании. Мы не дискриминируем по признаку расы, религии, цвета кожи, национального происхождения, пола, сексуальной ориентации, возраста, семейного положения, статуса ветерана или инвалидности. Если вам нужна помощь на любом этапе процесса подачи заявления или найма — включая поддержку при собеседовании или адаптации — пожалуйста, свяжитесь напрямую с вашим партнером по найму Socure.