Senior Data Scientist

Circle (NYSE: CRCL) — одна из ведущих мировых компаний в области интернет-финансовых платформ, создающая основу для более открытой, глобальной экономики посредством цифровых активов, платежных приложений и программируемой блокчейн-инфраструктуры. Платформа Circle включает в себя крупнейшую в мире сеть регулируемых стейблкоинов, привязанных к USDC, платежную сеть Circle для глобального перемещения средств и Arc — блокчейн корпоративного уровня, разработанный для того, чтобы стать экономической операционной системой интернета. Компании, финансовые учреждения и разработчики используют Circle для внедрения надежных финансовых инноваций в масштабах интернета. Узнайте больше на circle.com.

Часть чего вы будете: Circle стремится к прозрачности и стабильности во всем, что мы делаем. По мере роста организации мы выходим на рынки сильнейших юрисдикций мира. Скорость и эффективность — наши мотиваторы успеха, и наши сотрудники живут по нашим корпоративным ценностям: Высокая добросовестность, Взгляд в будущее, Многосторонность, Осознанность и Стремление к совершенству. Мы создали гибкую рабочую среду, где приветствуются новые идеи и каждый является заинтересованной стороной.

О роли По мере того как Circle расширяет круг обслуживаемых клиентов и платежных методов, растет и изменяется наша подверженность мошенничеству. Сегодня мы полагаемся на консервативные лимиты и сторонние модели, а сейчас мы создаем свои собственные.

В качестве старшего специалиста по данным в команде аналитики мошенничества вы будете отвечать за прогнозирование в нашем цикле борьбы с мошенничеством. Вы будете превращать метки в признаки и модели, измерять их точность и переводить Circle от использования сторонних оценок к внутренним моделям. Вы будете работать с отделами стратегии борьбы с мошенничеством, операционной деятельности по борьбе с мошенничеством, инжиниринга рисков и комплаенса.

Что вы будете делать

• Разрабатывать и оценивать модели мошенничества для онбординга, входа в систему, изменения учетных записей и перемещения средств. Целевые риски включают захват учетных записей, мошеннические схемы, дроперов, а также использование украденных и синтетических идентификаторов.
• Оценивать сторонние сигналы риска и разрабатывать путь от моделей поставщиков к моделям Circle, от теневого режима до продакшена.
• Определять таксономию меток и требования к данным совместно с отделами операционной деятельности по борьбе с мошенничеством и инжиниринга рисков, чтобы каждое событие, решение и результат становились обучающими данными. Это включает в себя неучтенное нами мошенничество.
• Разрабатывать выборку для проверки и исследования, чтобы измерять ложноотрицательные срабатывания и процент ошибочного блокирования добросовестных клиентов.
• Отслеживать уровень мошенничества, уровень оспаривания, уровень убытков от мошенничества и точность по сегментам клиентов. Помогать устанавливать пороговые значения в рамках согласованного бюджета убытков.
• Работать с отделом стратегии борьбы с мошенничеством над настройкой пороговых значений и правил, а также реагировать на новые виды атак.
• Проводить бэктестинг, отслеживать дрейф и переобучать модели на платформе Circle по борьбе с мошенничеством.
• Помогать в создании рабочих процессов AI-агентов для обзора транзакций, анализа мошеннических схем и разработки правил, а также оценивать их точность по сравнению с метками, проставленными человеком.

Основные требования

• 5+ лет опыта в области науки о данных или прикладного машинного обучения в сфере борьбы с мошенничеством, управления рисками или финансовых преступлений
• Продвинутый Python и SQL, а также опыт работы с XGBoost, LightGBM или аналогичными инструментами
• Опыт создания моделей с использованием разреженных, отложенных или смещенных меток, включая проблемы холодного старта, вывода на основе отклоненных данных и задержку в обработке чарджбэков
• Сильная статистическая подготовка: обнаружение аномалий, графовые или сетевые методы, экспериментирование и оптимизация пороговых значений
• Опыт внедрения моделей в продакшен и их мониторинга
• Четкая коммуникация с техническими и нетехническими партнерами
• Уверенность в работе в условиях неопределенности и ограниченности исторических данных

Предпочтительные требования

• Опыт работы в сфере финтеха, платежей, криптовалют или карточного мошенничества, включая чарджбэки и оспаривания
• Опыт работы с анализом устройств, поведенческими сигналами или консолидированными данными
• Знакомство с аналитикой блокчейна, AML и KYC
• Опыт оценки рабочих процессов на основе LLM или агентов

Circle миссия — создать инклюзивное финансовое будущее с прозрачностью в основе всего. Мы учитываем широкий спектр факторов при формировании наших компенсационных диапазонов и общего пакета вознаграждения.

Начальная оплата определяется различными факторами, включая, но не ограничиваясь: соответствующий опыт, набор навыков, квалификация и другие деловые и организационные потребности. Обратите внимание, что диапазоны компенсации могут отличаться для кандидатов в других регионах.

Базовый диапазон оплаты: 152 500–205 000 долларов США

Мы являемся работодателем, предоставляющим равные возможности. Мы не дискриминируем по признаку расы, религии, цвета кожи, национального происхождения, пола, сексуальной ориентации, возраста, семейного положения, статуса ветерана или инвалидности, а также любого другого защищенного статуса, требуемого законодательством в регионах, где мы нанимаем сотрудников. Кроме того, Circle участвует в программе E-Verify в определенных регионах, как того требует закон.

Если вам требуется размещение или помощь в процессе собеседования из-за инвалидности, пожалуйста, свяжитесь с контакт рекрутера для получения поддержки. Мы уважаем вашу конфиденциальность и свяжемся с вами отдельно от процесса собеседования, чтобы учесть ваши потребности.