Machine Learning Scientist

Mitek (NASDAQ: MITK) — мировой лидер в области аутентификации цифровой и биометрической личности, предотвращения мошенничества и решений для мобильных депозитов. Наша платформа верифицированной личности и передовые решения для захвата изображений основаны на последних достижениях в области биометрического распознавания, искусственного интеллекта, компьютерного зрения и машинного обучения, и им доверяют более 7 500 организаций по всему миру. Штаб-квартира находится в Сан-Диего, Калифорния, с филиалами в Великобритании, Испании, Франции, Мексике и Нидерландах. Мы работаем по принципу «Виртуальность прежде всего»! Независимо от того, предпочитаете ли вы работать удаленно из домашнего офиса или лично из одного из офисов Mitek, наши практики, процессы и инструменты разработаны для обеспечения вашего успеха. В Mitek будущее работы заключается в гибкости и предпочтениях, где бы и когда бы мы ни работали. Поскольку мы заботимся о наших кандидатах, сотрудниках и клиентах, мы включаем личную встречу в наш процесс найма. Это один из способов, которым мы воплощаем в жизнь нашу миссию «Защищать реальное». В Mitek мы считаем, что команды более устойчивы, эффективны и инновационны, когда они получают преимущества от широкого спектра идей, жизненного опыта и точек зрения. Сила нашей организации глубоко укоренилась в людях, которые ее движут. Мы знаем, что рабочая сила, отражающая богатство наших сообществ и клиентов, помогает нам лучше удовлетворять их потребности.

В качестве члена команды Mitek вы будете создавать решения для машинного обучения, которые улучшают обнаружение мошенничества и объяснимость в наших продуктах цифровой идентификации. Вы будете комбинировать различные источники данных, исследовать сложные закономерности и взаимосвязи в крупномасштабных данных и разрабатывать надежные модели, которые поддерживают лучшие решения по борьбе с мошенничеством. Вы будете тесно сотрудничать с экспертами по продуктам и домену мошенничества, чтобы понять возникающие проблемы мошенничества, и сотрудничать с инжинирингом данных, чтобы превратить перспективные идеи в масштабируемые производственные возможности. Мы ищем опытного старшего специалиста по данным (Senior Data Scientist) с прочными фундаментальными знаниями в области машинного обучения, любознательностью для изучения новых подходов и практическим мышлением, ориентированным на достижение измеримой бизнес-ценности.

Разрабатывать, создавать и оценивать модели машинного обучения для обнаружения мошенничества, включая модели оценки мошенничества и ансамблевые модели, которые объединяют несколько источников данных. Анализировать крупномасштабные наборы данных для выявления сложных закономерностей, взаимосвязей, поведения и аномалий, разрабатывая новые сигналы для улучшения обнаружения мошенничества. Определять надежные методологии экспериментов и оценки, включая калибровку моделей, рабочие пороги и метрики производительности в реалистичных производственных условиях. Разрабатывать интерпретируемые и объяснимые подходы ML, которые помогают внутренним заинтересованным сторонам и клиентам понимать оценки и решения по борьбе с мошенничеством. Исследовать инновационные подходы к принятию решений по борьбе с мошенничеством, включая методы с участием человека (human-in-the-loop) и причинно-следственные методы. Сотрудничать с экспертами по продуктам и домену мошенничества для преобразования реальных проблем мошенничества и производственной обратной связи в эффективные возможности машинного обучения. Партнерство с инжинирингом данных для преобразования прототипов ML в масштабируемые, поддерживаемые, готовые к производству решения. Вносить вклад в мониторинг моделей, управление, техническую документацию, инструменты ML и общие лучшие практики команды.

Достижение измеримого воздействия: разработка и совершенствование моделей машинного обучения, которые усиливают обнаружение мошенничества, поддерживают более точные решения и приносят ощутимую бизнес-ценность. Превращение инсайтов в инновации: выявление значимых закономерностей, моделей поведения и взаимосвязей в сложных наборах данных и их преобразование в эффективные сигналы обнаружения мошенничества. Создание надежных, объяснимых ML-решений: создание моделей, которые являются надежными, интерпретируемыми и оцененными в соответствии с реалистичными производственными условиями. Реализация идей в производство: тесное сотрудничество с инжинирингом данных для преобразования перспективных ML-экспериментов в масштабируемые, поддерживаемые решения. Содействие непрерывному совершенствованию: использование экспериментов, обратной связи с производства и новейших ML-методов для улучшения производительности моделей и принятия решений по борьбе с мошенничеством. Оказание влияния через сотрудничество: партнерство с экспертами по продуктам, домену мошенничества и техническими командами для решения сложных задач, обмена знаниями и продвижения лучших ML-практик.

Степень бакалавра, магистра или доктора наук в области компьютерных наук, статистики, математики, машинного обучения или смежной количественной области, или эквивалентный практический опыт. Навыки и опыт, обычно приобретаемые примерно за 5 лет работы специалистом по данным (Data Scientist), специалистом по прикладным моделям машинного обучения (Applied ML Scientist) или в сопоставимой должности. Глубокое знание статистических методов, управляемого машинного обучения и оценки моделей, особенно для задач сильно несбалансированной классификации. Практический опыт в инженерии признаков и разработке моделей машинного обучения с использованием сложных поведенческих, реляционных или контекстных данных. Сильные навыки программирования и анализа с использованием Python, PySpark и SQL. Опыт работы с облачными технологиями машинного обучения и инфраструктуры данных.

Что было бы полезно Опыт в области обнаружения мошенничества, финансовых преступлений, платежей, цифровой идентификации, управления рисками или обеспечения доверия и безопасности (Trust & Safety). Знание передовых подходов машинного обучения, таких как графовые методы, обучение представлений или причинный ИИ (Causal AI). Опыт работы с современными технологиями data lakehouse или обработки данных в реальном времени, такими как Apache Iceberg или Apache Pinot. Опыт внедрения решений машинного обучения от экспериментов до масштабируемых производственных сред. Уверенная работа в среде Linux.

Прагматичный и практический специалист по машинному обучению, который фокусируется на решении значимых бизнес-задач, а не на добавлении ненужной сложности моделям. Природное любопытство, страсть к поиску закономерностей и взаимосвязей в данных и экспериментированию с новыми подходами. Уверенность в использовании данных и фактов для оспаривания предположений и влияния на технические и продуктовые решения. Склонность к сотрудничеству, готовность делиться знаниями, наставлять коллег и способствовать непрерывному совершенствованию. Уверенный в себе коммуникатор с сильными устными и письменными навыками владения английским языком. Комфортная работа в распределенных командах в разных офисах и часовых поясах. Самомотивированный, адаптивный и способный работать автономно, при этом позитивно влияя на команду.

Вознаграждение: 50 000 – 70 000 евро в год

Мы гордимся тем, что способствуем карьерному росту в среде инноваций и командной работы. Наше обязательство перед всеми сотрудниками Mitek — выполнять значимую работу, которая имеет значение. Наша культура определяется тем, что мы максимально раскрываем свой потенциал для наших клиентов, предоставляя высокоценные решения и впечатляющие результаты, постоянно бросая вызов устоявшимся нормам и заботясь друг о друге через сотрудничество и празднование наших успехов. Мы стремимся создавать конкурентоспособные, справедливые программы компенсации и льгот, а также возможности для карьерного роста.

Предлагаемые льготы — могут варьироваться в зависимости от географического положения Благополучие: универсальные, дополнительные и частные планы медицинского страхования в зависимости от специфики страны Финансовое будущее: взносы в пенсионный фонд, участие в плане акций MTK Защита дохода: страхование на случай жизненных событий и нетрудоспособности Оплачиваемый отпуск: щедрый ежегодный отпуск, государственные праздники, оплачиваемое время на волонтерство Обучение: лицензия на электронное обучение, возмещение стоимости обучения, хакатоны Компенсация на обустройство домашнего офиса Дополнительные/необязательные льготы: страхование домашних животных, защита от кражи личных данных, юридическая помощь

Мы искренне ценим ваш интерес к Mitek. Мы знаем, что ваше время ценно, и с нетерпением ждем возможности дальнейшего общения с вами!