Finom — фінтех-компанія, що пропонує малим і середнім підприємствам, фрилансерам та іншим організаціям практичні інструменти для щоденного управління фінансами. Платформа об’єднує виставлення рахунків, управління витратами, відкриття бізнес-рахунку онлайн, кешбек і міжнародні рахунки IBAN. Заснована у 2019 році, Finom працює у сферах фінтеху, фінансів і B2B та налічує від 501 до 1 000 співробітників. Компанія розвиває інфраструктуру фінансових послуг у партнерстві з банками, зокрема SolarisBank і Treezor, зосереджуючись на безпечних та ефективних банківських рішеннях для бізнесу.
Провідний інженер машинного навчання у сфері фінансових злочинів
Очольте розвиток Dynamic Risk Score у Finom і створюйте системи машинного навчання для виявлення фінансових злочинів у європейському малому та середньому бізнесі. Розгортайте, відстежуйте й удосконалюйте моделі та правила обробки транзакцій на різних ринках.
Опис
- Створюйте наскрізні моделі класифікації та регресії для виявлення й запобігання фінансовим злочинам під час транзакцій і підключення клієнтів
- Перетворюйте вимоги на прототипи та впроваджуйте рішення у виробниче середовище
- Очольте розвиток Dynamic Risk Score на різних ринках: щодня оцінюйте всю клієнтську базу
- Керуйте правилами обробки транзакцій на основі машинного навчання, підвищуйте ефективність виявлення порушень і оптимізуйте кількість сповіщень
- Налаштуйте постійний моніторинг виробничих моделей і правил
- Створіть систему порівняння основної та альтернативної моделей, щоб у роботі залишалася найефективніша
- Допомагайте розвивати інфраструктуру машинного навчання для впровадження моделей і взаємодії між сервісами
- Розгортайте моделі машинного навчання у виробничому середовищі, забезпечуйте їхню роботу, відстежуйте й удосконалюйте продукт
Вимоги
- Щонайменше п’ять років досвіду роботи інженером машинного навчання або фахівцем із даних повного циклу
- Досвід упровадження рішень у виробниче середовище, зокрема API-сервісів, наприклад FastAPI
- Впевнене володіння Python і SQL
- Досвід роботи з хмарними платформами даних, наприклад Databricks
- Уміння проєктувати й удосконалювати архітектуру та інфраструктуру для обслуговування моделей різної складності
- Досвід моніторингу виробничих моделей і порівняльного оцінювання моделей або A/B-тестування
- Вища освіта в галузі математики, інженерії, економіки або комп’ютерних наук
- Вільне володіння англійською мовою
- Досвід роботи з графовими моделями, фундаментальними моделями або ембедингами буде перевагою
- Критичне й аналітичне мислення, ініціативність, орієнтація на результат і готовність самостійно працювати в стартапі
Переваги
- Ресурси та можливості для постійного особистого й професійного розвитку
- Дистанційний або гібридний формат роботи в Європі з можливістю гнучко планувати поїздки
- Участь у програмі опціонів компанії
- Постійна підтримка в сучасній, дружній і екологічно відповідальній корпоративній культурі
- Участь у програмі Work & Swim, зокрема місяць проживання в корпоративних апартаментах на Кіпрі