Senior Data Science / ML Mérnök - Pénzügyi bűnözés
A Risk AI Engineering csapat a SumUp Kockázatkezelési és Megfelelőségi (Risk & Compliance) törzsének része, amely olyan adatterméket és ML-megoldásokat épít, amelyek a tranzakciófigyelést működtetik, és megvédik a kereskedőket a pénzmosástól és a pénzügyi bűnözéstől. Senior adattudósként a teljes modellciklusban dolgozol, a tipológia megértésétől és az adatfeltárástól a jellemzőfejlesztésen, tanításon, validáláson, üzembe helyezésen és monitorozáson át, hogy a kockázatkezelési és pénzmosás-megelőzési (AML) kontrollok hatékonyak, auditálhatóak és megfelelőek maradjanak. A pozíció a berlini irodához kötődik, irodaközpontú munkavégzéssel.
Stack
Feladatok
- ▹Éles ML-rendszereket építesz és szállítasz végponttól végpontig, birtokolva a kötegelt tanítási folyamatokat, a modellverziózást, a monitorozást, az üzembe helyezést és a visszaállítást a tranzakciófigyelő modelleknél
- ▹ML-modelleket építesz, tartasz karban és fejlesztesz a tranzakciófigyeléshez, a felismerési minőségre, az üzemeltetési hatékonyságra és a szabályozási megfelelésre összpontosítva
- ▹AML- és csalástipológiákhoz, valamint gyanús viselkedésekhez kapcsolt jellemzőket alakítasz ki, a kockázati nyomozókkal együttműködve a riasztási logikán és a küszöbértékek kalibrálásán
- ▹Érzékenységi teszteket futtatsz szintetikus adathalmazokon, ML-irányítási dokumentumokat, például modellkártyákat készítesz, és auditra kész dokumentációt szállítasz
- ▹Birtoklod és fejleszted az AML kockázati pontszámot a tényezők hozzájárulásának elemzésével, a modelleltolódás (drift) figyelésével, visszateszteléssel és fejlesztési javaslatokkal
- ▹Együttműködsz az AML és Csalásmegelőzési Műveletek, a Termék és a Mérnökség csapataival, hogy az igényeket skálázható adattudományi megoldásokká fordítsd
- ▹Nyomon követed és javítod a felismerési teljesítménymutatókat, és a megoldásokat a regionális megfelelőségi követelményekhez igazítod
Elvárások
- ▹Éles Python mérnöki tapasztalat: valóban szállítható kód, CI/CD-vel, automatizált teszteléssel, verziózással és monitorozással valós éles környezetben
- ▹Végpontok közötti ML-folyamat tapasztalat, beleértve ML-modellek éles üzembe helyezését és üzemeltetését modelleltolódás-figyeléssel és visszaállítással
- ▹Igazolt tapasztalat ML-modellek tanításában, valamint a megfelelő KPI-k és mérőszámok kiválasztásában az értékeléshez
- ▹Adatmérnöki alapok: gyakorlati tapasztalat összetett, több forrásból származó adat-ökoszisztémákkal, adatminőséggel és adatszármazással (lineage)
- ▹Világos, magabiztos kommunikáció a keresztfunkciós érdekelt felek összehangolásához, és a homályos megfelelőségi követelmények konkrét technikai tervvé alakításához
Előny
- ▹Tapasztalat PySparkkal
- ▹Tapasztalat az AML, a csalásfelderítés vagy a pénzügyi bűnözés területén
- ▹Felügyelet nélküli gépi tanulás, például anomáliafelismerés vagy klaszterezés
- ▹Jártasság a Feature Store-okkal és a riasztási küszöbértékek kalibrálásával
- ▹Tapasztalat szabályozási ML-irányítási dokumentumok (modellkártyák, auditdokumentáció) készítésében
- ▹Tapasztalat AI-rendszerekkel és -eszközökkel
Soft skillek
Amit kínálunk
- ▹Virtuális részvényopciós program
- ▹Éves 2 000 eurós képzési és fejlesztési keret
- ▹Vállalati nyugdíjprogram, amely a hozzájárulások akár 20%-át kiegészíti
- ▹28 nap fizetett szabadság, plusz munkaszüneti napok és különleges szabadnapok
- ▹Urban Sports Club támogatás, óvodai (Kita) elhelyezési segítség és támogatott irodai ebédek
- ▹Egyhavi alkotói szabadság 3 év szolgálat után (Break4me)
- ▹Ajánlási bónusz
A munkáltatóról
A SumUp egyszerű, megfizethető eszközökkel támogatja a kisvállalkozásokat világszerte. Több mint 4 millió vállalkozás támaszkodik rá 37 piacon pénzügyi partnerként, csapata pedig több mint 90 nemzetiségből álló, 3 000 főnél nagyobb közösség. A csapat kifejezetten várja a nők és az alulreprezentált hátterűek jelentkezését, a SumUp pedig esélyegyenlőséget biztosító munkáltató.