Machine learning engineer II (servicing ML)

Stack

Feladatok

• ▹AI rendszerek fejlesztése vitás ügyek és terhelés-visszavonások automatizált kezelésére strukturált bizonyítékok és üzleti logika alapján
• ▹Modellek építése visszatérítések automatizálására
• ▹Bizonyíték-kinyerő pipeline-ok építése és karbantartása, amelyek LLM-alapú workflow-kkal strukturált kimenetet állítanak elő nem strukturált adatokból
• ▹Új modellezési ötletek prototípusozása, offline kísérletek futtatása, bevezetés kockázatkezeléssel
• ▹Együttműködés a mérnöki, ügyfélszolgálati műveletek, termék és ML platform csapatokkal

Elvárások

• ▹Minimum 2 év tapasztalat machine learning engineerként
• ▹Erős Python-tudás és production-minőségű kód írása
• ▹Tapasztalat táblázatos klasszifikációs modellek építésében (LightGBM/XGBoost/CatBoost)
• ▹Tapasztalat LLM API-kra épülő alkalmazások fejlesztésében (pl. OpenAI, Anthropic), strukturált adatkinyeréssel, prompt engineeringgel, orkesztrációs keretrendszerekkel (LangChain, LangGraph)
• ▹Dokumentum- és nem strukturált adatfeldolgozás ismerete (PDF/kép-kinyerés, szövegelemzés)
• ▹ML lifecycle eszközök ismerete (Kubeflow, Airflow, MLflow vagy hasonló)
• ▹AI-alapú fejlesztői eszközök (Claude Code, Cursor) magabiztos használata
• ▹Komplex problémák több komponensből álló megoldássá alakítása tiszta, jól tesztelt kóddal
• ▹Nagy kódbázisban való eligazodás és code review-k adása
• ▹Erős szóbeli és írásbeli kommunikációs készség

Soft skillek

Amit kínálunk

• ▹100%-ban támogatott egészségügyi, fogászati és látási biztosítás
• ▹Rugalmas juttatási keretek
• ▹Versenyképes szabadság- és ünnepnapi rend
• ▹Alkalmazotti részvényvásárlási program (ESPP)

A munkáltatóról

Az Affirm a hitelezést újragondolja: rejtett díjak és kamatos kamat nélküli vásárolj-most-fizess-később megoldást kínál, remote-first kultúrában.