W skrócie
- Zadania: Twórz i rozwijaj rozwiązania ML do wykrywania oszustw w płatnościach.
- Firma: Innowacyjna firma fintechowa z dynamiczną kulturą pracy.
- Benefity: Atrakcyjne wynagrodzenie, elastyczne godziny pracy i możliwości rozwoju zawodowego.
- Pozostałe informacje: Możliwość pracy z najnowszymi technologiami i wpływu na rozwój firmy.
- Dlaczego ta praca: Pracuj nad realnymi problemami biznesowymi i rozwijaj swoje umiejętności w ML i inżynierii danych.
- Kwalifikacje: Minimum 5-letnie doświadczenie w Data Science lub pokrewnej dziedzinie.
Przewidywane wynagrodzenie mieści się w przedziale 63000 - 77000 zł za rok.
Mangopay to infrastruktura płatności oparta na portfelach, stworzona specjalnie dla organizacji złożonych, wielostronnych przepływów funduszy. Nasze rozwiązanie optymalizuje przepływy funduszy w imieniu organizacji, z którymi współpracujemy, wykorzystując portfele jako programowalne, kompozycyjne elementy budowlane. Regulowana platforma Mangopay zbiera płatności, zabezpiecza transakcje i przechowuje środki, dzieli pieniądze między różne strony w przepływie funduszy oraz ostatecznie zarządza wypłatami dla dostawców usług, sprzedawców i konsumentów.
Poszukujemy Senior Machine Learning Engineer do naszego zespołu Data Science, który pomoże rozwijać i obsługiwać rozwiązania uczenia maszynowego w zakresie zapobiegania oszustwom. To rola praktyczna, łącząca Data Science z inżynierią uczenia maszynowego i inżynierią danych. Będziesz pracować nad całym cyklem życia rozwiązań ML, od pozyskiwania i przygotowywania danych po rozwój modeli, wdrożenie i bieżące utrzymanie w produkcji.
Co będziesz robić:
- Budować i ulepszać rozwiązania wykrywania oszustw, które pomagają identyfikować oszukańcze płatności, kradzież tożsamości i przejęcie konta.
- Badanie wzorców oszustw poprzez analizę danych transakcyjnych i behawioralnych, identyfikowanie podejrzanej aktywności oraz przekształcanie ustaleń w działania.
- Badanie nowych algorytmów i źródeł danych oraz rozwijanie, ocenianie i utrzymywanie modeli uczenia maszynowego przetwarzających miliony transakcji.
- Budować i utrzymywać potoki danych oraz zestawy danych wspierające inżynierię cech, trening modeli i wnioskowanie w czasie rzeczywistym.
- Rozwijać i obsługiwać usługi ML w produkcji, zapewniając ich niezawodność, skalowalność, wydajność i bezpieczeństwo.
- Budować wewnętrzne narzędzia i automatyzacje procesów, aby usprawnić procesy i poprawić efektywność w całej organizacji.
- Prowadzić projekty data science od identyfikacji możliwości biznesowych i projektowania rozwiązań po dostarczanie wymiernego wpływu na nasze produkty i wyniki klientów.
Co przynosisz:
- Co najmniej 5-letnie doświadczenie zawodowe w Data Science, zastosowanym uczeniu maszynowym lub pokrewnej dziedzinie.
- Silne zrozumienie algorytmów uczenia maszynowego, statystyki, inżynierii cech, technik oceny i walidacji modeli.
- Doskonale umiejętności w Pythonie, w tym doświadczenie z naukowym stosem Pythona: pandas, NumPy i scikit-learn.
- Silne umiejętności SQL i doświadczenie w pracy z dużymi, złożonymi zestawami danych.
- Dobre praktyki inżynieryjne, w tym czysty kod, testowanie, kontrola wersji i utrzymywalność.
- Solidne zrozumienie architektury oprogramowania i zasad projektowania, z umiejętnością budowania rozwiązań łatwych w utrzymaniu i rozszerzalnych.
- Praktyczne doświadczenie w co najmniej jednej z następujących dziedzin: inżynieria uczenia maszynowego lub inżynieria danych.
- Chęć i zdolność do rozwijania wiedzy w obszarze, który jest mniej znany.
- Silne umiejętności analityczne i rozwiązywania problemów, z umiejętnością samodzielnego poruszania się w złożonych wyzwaniach technicznych.
- Pragmatyczne podejście do biznesu i doskonałe umiejętności komunikacyjne.
- Bardzo dobra znajomość języka angielskiego i polskiego.
Miło widziane:
- Doświadczenie z AWS, szczególnie Amazon SageMaker.
- Doświadczenie z Kubernetes, Docker i CI/CD do wdrażania i obsługi usług produkcyjnych.
- Doświadczenie z Apache Kafka lub innymi technologiami strumieniowania zdarzeń.
- Znajomość Terraform lub innych narzędzi Infrastructure as Code (IaC).
- Doświadczenie z Snowflake, dbt lub podobnymi technologiami transformacji danych i magazynów danych.
- Doświadczenie w budowaniu automatyzacji procesów roboczych z użyciem narzędzi takich jak n8n.
- Doświadczenie w rozwijaniu agentów AI lub stosowaniu generatywnej AI do problemów biznesowych.
- Dyplom z matematyki, informatyki, metod ilościowych, ekonometrii lub inżynierii (nieobowiązkowe).
- Doświadczenie w fintech, ryzyku bankowym, kredytach lub wykrywaniu oszustw.
Dlaczego warto do nas dołączyć?
Będziesz pracować nad problemami uczenia maszynowego mającymi bezpośredni wpływ na biznes, biorąc odpowiedzialność za rozwiązania od początkowego etapu po produkcję. To okazja do połączenia Data Science z inżynierią w rzeczywistym świecie, pogłębienia swojej wiedzy w zakresie ML lub inżynierii danych oraz pomocy w kształtowaniu sposobu, w jaki nasze systemy danych i ML są rozwijane i utrzymywane. Cenimy techniczną ciekawość, inicjatywę, pragmatyczne rozwiązywanie problemów, współpracę i ciągłe uczenie się.
Senior Machine Learning Engineer – Warsaw – pracodawca: Mangopay
Mangopay to doskonały pracodawca, który oferuje dynamiczne środowisko pracy w sercu branży fintech. Nasza kultura opiera się na innowacyjności i współpracy, co pozwala pracownikom na rozwój zawodowy oraz zdobywanie nowych umiejętności w obszarze zaawansowanych technologii płatniczych. Oferujemy elastyczne godziny pracy, możliwość pracy zdalnej oraz wsparcie w rozwoju kariery, co czyni nas idealnym miejscem dla ambitnych inżynierów oprogramowania, którzy pragną mieć realny wpływ na przyszłość płatności online.
