Jalasoft ist ein Nearshore-Softwareentwicklungsunternehmen, das Kunden durch Teams in ganz Südamerika sowie mit einer breiteren Präsenz in 70 Städten in 13 Ländern betreut. Die mehr als 1.000 Ingenieurinnen und Ingenieure des Unternehmens arbeiten in den Bereichen Softwareentwicklung, Qualitätssicherung und DevOps und unterstützen sowohl bei der Verstärkung bestehender Teams als auch bei der Zusammenarbeit mit dedizierten Teams. Jalasoft legt zudem Wert auf eine sichere Technologieentwicklung und verfügt über eine ISO-27001-Zertifizierung sowie Partnerschaften mit Palo Alto, NVIDIA und Cisco für das Netzwerk- und Rechenzentrumsmanagement. Über die Jala University entwickelt das Unternehmen Bildungsprogramme im Technologiebereich, die dazu beitragen, neue technische Talente zu fördern und zu gewinnen. Für Fachkräfte, die sich für Software, Qualitätssicherung, DevOps, SaaS oder technologische Bildungsangebote interessieren, bietet Jalasoft ein Unternehmensprofil, das Engineering-Dienstleistungen, Talententwicklung und digitale Transformationsprojekte verbindet.
Akademische Inhaltsentwicklung für KI-Betrugserkennung und Finanzsysteme
Entwickeln Sie für die Jala University ein FinTech-Lehrprogramm zur Betrugserkennung mit Lehrmodulen, praxisnahen Laborübungen, Referenzimplementierungen, Evaluierungswerkzeugen und Dozentendokumentation.
Beschreibung
- Erstellen Sie Modul-Inhalte für die FinTech-Engineering-Spezialisierung der Jala University
- Entwickeln Sie praxisnahe Laborübungen
- Erstellen Sie eine Referenzimplementierung
- Entwickeln Sie einen Evaluierungs-Harness
- Verfassen Sie einen Leitfaden für Dozentinnen und Dozenten
Anforderungen
- Erfahrung in einem Betrugs- oder Risikoteam eines großen FinTech-Unternehmens wie Nubank, Mercado Pago, Rappi oder eines vergleichbaren Unternehmens
- Öffentlich zugängliche Beispiele für technische Texte – etwa Dokumentationen, Workshop-Materialien, ein Buchkapitel oder ein dokumentationsorientiertes Open-Source-Projekt – in Veröffentlichungsqualität
- Ausgeprägte Praktiken zur Reproduzierbarkeit, einschließlich festgelegter Abhängigkeiten, Containerisierung, initialisierter Durchläufe und dokumentierter Decodierungsparameter
- Professionelle schriftliche Englischkenntnisse
- Mindestens 5 Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung
- Mindestens 3 Jahre Erfahrung in FinTech, Zahlungsverkehr oder Finanzdienstleistungen
- Erfahrung mit der Programmiersprache Go
- Erfahrung mit TypeScript und Node.js
- Erfahrung mit Echtzeit-Betrugspipelines, einschließlich Streaming, regelbasierten Systemen, maschinellem Lernen und Latenz-SLAs
- Erfahrung bei der Integration von Betrugsdienstleistern wie Cybersource, ClearSale, Fingerprint oder Seon
- Verständnis von maschinellem Lernen aus der Perspektive einer Ingenieurin oder eines Ingenieurs, die bzw. der Modelle integriert, einschließlich Feature Engineering
- Erfahrung mit Feature Stores
- Kenntnisse der KYC-/AML-Prozesse, Sanktions- und PEP-Listen sowie der COAF- oder UIF-Meldeverfahren
- Erfahrung mit Treasury-Abstimmungen und Proof-of-Reserves-Prozessen
Zusatzleistungen
- Arbeiten im Homeoffice
- Möglichkeit, einer dynamischen, wachsenden Organisation mit internationaler Reichweite beizutreten