金融犯罪高级机器学习工程师
负责 Finom 生产环境中的动态风险评分，并开发帮助欧洲中小企业识别金融犯罪的机器学习系统。 在各市场部署、监控并改进模型和交易规则。
描述
- 构建端到端分类和回归模型，在交易和客户开户过程中识别并防范金融犯罪
- 将需求转化为原型，并将解决方案部署到生产环境
- 负责各市场的动态风险评分，每天为全部客户评分
- 管理由机器学习驱动的交易规则，提升检测效果并优化警报数量
- 持续监控生产环境中的模型和规则
- 建立冠军挑战者框架，确保表现最好的模型持续投入使用
- 协助开发机器学习基础设施，让模型投入运营并支持服务间通信
- 部署、提供服务、监控并改进生产环境中的机器学习产品
任职要求
- 拥有至少五年机器学习工程师或全栈数据科学家工作经验
- 具备生产环境部署经验，包括使用 FastAPI 等 API 服务
- 精通 Python 和 SQL
- 拥有 Databricks 等云数据平台使用经验
- 能够设计并改进用于服务不同复杂度模型的架构和基础设施
- 具备生产模型监控以及冠军挑战者或 A/B 评估经验
- 拥有数学、工程、经济学或计算机科学相关定量学科的学位
- 能够熟练使用英语
- 具备图建模，或基础模型与嵌入相关经验者优先
- 具备批判性和分析性思维、主动性、结果导向，并能适应初创公司的独立工作环境
福利待遇
- 获得持续个人与职业成长所需的资源和机会
- 可在欧洲远程或混合办公，并可灵活安排出差
- 参与全公司股票期权计划
- 在现代、友好且注重环保的公司文化中获得持续支持
- 参加 Work & Swim 项目，包括在塞浦路斯公司公寓居住一个月