Machine Learning Engineer

Название: Инженер по машинному обучению (4023) Местоположение: Куала-Лумпур / Малайзия / Куала-Лумпур, Малайзия

Обеспечение безопасной и полезной цифровой жизни для реальных людей, повсюду Наша миссия — предоставить реальным людям больший цифровой доступ к возможностям, а бизнесу — к большему количеству реальных людей. Наши технологии опираются на разнообразные и надежные данные для создания единой точки истины для верификации личности и адреса. Обладая более чем 30-летним опытом, наша команда и технологии сосредоточены на обеспечении безопасной и полезной цифровой жизни для всех. Независимо от возраста, местоположения или происхождения, реальные люди повсюду должны иметь возможность доказать в цифровом виде, кто они и где живут.

О команде и роли Global Fraud Solutions Команда предоставляет решения для поддержки принятия решений для достижения бизнес-целей в области предотвращения рисков и обнаружения мошенничества. Мы поставляем программные решения и предлагаем поддержку клиентам, используя наш опыт и клиентоориентированный подход.

Инженер по машинному обучению Тесно сотрудничая с командами Software Engineering, Product и Data Scientist, инженер по машинному обучению будет развивать возможности ML в платформах обнаружения мошенничества GFS. Вы будете работать над реализацией дорожной карты ML и созданием надежных конвейеров MLOps. Вы примените свой опыт в машинном обучении для решения реальных задач обнаружения мошенничества, с которыми сталкиваются банковские и финтех-клиенты по всему миру.

Что вы будете делать

• Разрабатывать, создавать и внедрять модели машинного обучения для обнаружения мошенничества и AML, поддерживая как пакетные, так и потоковые сценарии оценки транзакций.
• Создавать и поддерживать конвейеры MLOps, охватывающие рабочие процессы обучения, валидации, развертывания, мониторинга и переобучения моделей с использованием современных инструментов (например, MLflow, Tecton или эквивалентных магазинов признаков).
• Сотрудничать с инженерами данных для проектирования конвейеров извлечения признаков и поддержания словаря признаков Predator и механизмов синхронизации.
• Оптимизировать производительность модели для соответствия строгим требованиям к задержке и количеству транзакций в секунду (TPS), необходимым для принятия решений в режиме реального времени по обнаружению мошенничества.
• Проводить валидацию моделей, A/B-тестирование, анализ важности перестановок и оценку «чемпион/претендент» для обеспечения качества моделей.
• Работать с Комитетом по обзору архитектуры (ARC) для согласования выбора платформы ML с общей архитектурой модернизации.
• Быть в курсе достижений в области ML для обнаружения мошенничества — включая графовые модели, обнаружение аномалий и приложения генеративного ИИ — и предлагать соответствующее внедрение.
• Обучать младших членов команды и вносить вклад в обмен знаниями между командами.

Требования Навыки, которые мы ищем

• Более 3 лет опыта разработки и внедрения производственных ML-систем на Python.
• Практическое знание облачных ML-платформ (AWS SageMaker, Azure ML, GCP Vertex AI) и контейнеризации (Docker, Kubernetes).
• Практический опыт работы с CI/CD для ML-конвейеров.
• Опыт работы с моделями обнаружения мошенничества и AML.
• Право на работу в Малайзии.