Fraud Data Scientist

Название: Fraud Data Scientist Компания: Checkout.com Местоположение: Тель-Авив / Гибрид / Удаленно

Описание компании

Мы — Checkout.com. Вы можете не знать нашего имени, но такие компании, как eBay, Spotify, Klarna, Uber и Sony, знают нас, потому что мы стоим за многими цифровыми сервисами, которыми вы пользуетесь каждый день.

Мы — место, где мир совершает покупки, обрабатывая более 10 миллиардов транзакций в год для более чем одного миллиарда покупателей по всему миру.

Хотите ли вы забронировать отпуск, заказать еду, продлить подписку или совершить онлайн-покупку, есть большая вероятность, что наша технология обеспечивает платежи за кулисами. Наша платформа помогает самым амбициозным компаниям предоставлять беспрепятственный цифровой опыт в масштабе.

Если вы хотите сделать работу, определяющую вашу карьеру, вы пришли по адресу. Мы действуем быстро, мыслим глобально и верим, что отличные команды строятся путем найма исключительных людей с убеждениями, любопытством и желанием оказывать влияние.

Имея 20 офисов на шести континентах и штаб-квартиру в Лондоне, мы формируем будущее финтеха — и это только начало.

О РОЛИ

В качестве Fraud Data Scientist вы будете на передовой защиты нашей экосистемы от изощренного финансового мошенничества и злоупотреблений. Вы присоединитесь к команде с высоким уровнем воздействия, работающей в среде с богатыми данными и высокой частотой транзакций, где секунды имеют значение.

В этой роли вы возьмете на себя ответственность за полный жизненный цикл машинного обучения — от выявления сложных схем мошенничества до внедрения высокомасштабируемых моделей в реальном времени в производственную среду. Вы будете тесно сотрудничать с отделами инжиниринга, продукта и операций по управлению рисками для создания надежных систем защиты, которые обеспечивают строгую безопасность при бесшовном пользовательском опыте.

ЧТО ВЫ БУДЕТЕ ДЕЛАТЬ

• Разработка и внедрение моделей: проектирование, обучение и внедрение передовых моделей машинного обучения (например, градиентный бустинг, обнаружение аномалий, графовые сети) для обнаружения и смягчения мошенничества в реальном времени.
• Ответственность за производство: полное управление внедрением моделей в производственные системы, обеспечение выполнения с низкой задержкой и высокой надежностью.
• Агентные рабочие процессы: исследование, создание и внедрение агентных потоков и оркестровки на основе LLM для автоматизации многоэтапного принятия решений по мошенничеству, маршрутизации логики и путей расследования.
• Состязательный анализ: проведение глубокого разведочного анализа на массивных наборах данных для выявления возникающих векторов мошенничества, петель и скоординированных атак.
• Создание признаков (Feature Engineering): создание и оптимизация потоковых и пакетных признаков в реальном времени для улучшения сигнала и точности модели.
• Экспериментирование и мониторинг: разработка строгих систем теневого тестирования и A/B-тестирования для новых моделей. Настройка конвейеров непрерывного мониторинга для раннего выявления дрейфа данных и снижения производительности.

ТРЕБОВАНИЯ

• Опыт: минимум 3+ года прикладного опыта в области Data Science с подтвержденным опытом работы в финтех-доменах, предпочтительно с опытом работы в области мошенничества, рисков или платежей.
• Опыт производства: требуется подтвержденный практический опыт внедрения и поддержки моделей машинного обучения в производственных средах с высокой посещаемостью, предпочтительно с опытом работы в реальном времени.
• Стек технологий Data Science: экспертное владение Python (Pandas, NumPy, Scikit-Learn, XGBoost/LightGBM) и исключительные навыки SQL для запросов к огромным, сложным наборам данных.
• Среда данных: обширный опыт работы в облачных средах данных, таких как Databricks, и выполнения запросов/манипулирования крупномасштабными наборами данных в хранилищах данных, таких как BigQuery.
• Оркестрация и MLOps: практический опыт работы с жизненным циклом машинного обучения и инструментами оркестрации, такими как MLflow и Airflow.
• Фокус на влиянии на бизнес: сильная способность преобразовывать необработанные результаты модели в реальные бизнес-результаты. Вы знаете, как сбалансировать техническую производительность модели (точность/полнота) с финансовым влиянием, операционными реалиями и пользовательским опытом.

Дополнительная информация

Привнесите всего себя на работу

Мы создаем условия для процветания высокоэффективных сотрудников, предоставляя реальную ответственность, меньше препятствий и работу, которая имеет значение с первого дня.

Здесь вы будете действовать быстро, браться за значимые задачи и получать признание за оказываемое вами влияние. Это место, где амбиции встречаются с возможностями, и где ваш рост находится в ваших руках.

Мы работаем как одна команда и поддерживаем друг друга для достижения успеха. Поэтому, независимо от вашего происхождения или идентичности, если вы готовы расти и добиваться результатов, вы будете чувствовать себя здесь как дома.

Важно, чтобы мы обеспечили вам успех и сделали наш процесс максимально доступным. Поэтому сообщите нам в вашей заявке или напрямую вашему рекрутеру, если вам что-то нужно, чтобы сделать ваш опыт или рабочую среду более комфортной.

Жизнь в Checkout.com

Мы понимаем, что работа — это лишь часть вашей жизни. Наша гибридная модель работы предлагает гибкость: три дня в неделю в офисе для поддержки сотрудничества и взаимодействия.

Хотите узнать, каково это — быть частью нашей команды? Посетите нашу страницу Карьера, чтобы узнать больше о нашей культуре, открытых вакансиях и о том, что нами движет.

Чтобы лучше узнать о повседневной жизни в Checkout.com, подписывайтесь на нас в LinkedIn и Instagram.