Machine Learning Engineer, Transaction Risk

О позиции

Команда Transaction Risk отвечает за защиту бизнеса от мошенничества и злоупотреблений через систему Stripe Radar. Мы объединяем данные из глобальной сети Stripe с реальными моделями ИИ-агентами, чтобы защищать клиентов на всём пути взаимодействия — от регистрации до ongoing использования. Команда активно растёт и расширяется в новые области, включая защиту от токен-фрода для AI-компаний.

Будет плюсом

• Опыт применения ML к fraud detection, integrity, trust & safety, identity или cybersecurity\\n
• Разработка modern deep learning, graph-learning или LLM-based подходов\\n
• Опыт build real-time low-latency ML систем на scale\\n
• Опыт ownership operational health critical ML систем, включая on-call и incident response\\n
• Опыт rapid building 0→1 продуктов или direct work с customers\\n
• Создание AI-assisted tooling или agents, увеличивших velocity команды

Условия

• Работа над критически важными ML системами масштаба Stripe с влиянием на глобальную экономику интернета\\n
• Возможность строить 0→1 продукты и улучшать mission-critical модели\\n
• Работа с современными подходами: transformer models, graph intelligence, LLMs\\n
• Высокая техническая культура и стандарты качества\\n
• Карьерный рост в растущей и expanding команде

Навыки

• Python
• Machine Learning
• Deep Learning
• PyTorch
• TensorFlow
• Fraud Detection
• Graph Neural Networks
• Large Language Models
• Data Pipelines
• Model Deployment
• MLOps
• Distributed Training
• Low-Latency Inference

Могут спросить на собеседовании

1. Расскажите о самом сложном ML проекте, который вы внедрили в production. Какие были основные вызовы и как вы их решили?
2. Как вы подходите к оценке моделей в adversarial средах, где злоумышленники адаптируются? Какие метрики используете?
3. Опишите ситуацию, когда вам пришлось балансировать между качеством модели и latency/reliability в production. Как приняли решение?
4. Как вы организуете эксперименты и A/B тесты для ML моделей в risk-sensitive приложениях? Как обеспечиваете statistical rigor?
5. Приведите пример, когда вы успешно менторили коллегу или помогали команде улучшить процессы. Что сработало?