Сравним вакансию с вашим действующим резюме и составим письмо под эту роль.
Описание вакансии
Коротко о роли
Build detection that fires early . A rule that catches 88% of the money on day 11 is worth far less than one that catches 60% at checkout, and you should be able to say why in dollars.
Задачи:
— Управление системой скоринга мошеннических аккаунтов от начала до конца: сигналы, веса, пороги, процесс скоринга, мониторинг и перенастройка при деградации.
— Создание детекций, которые срабатывают как можно раньше для предотвращения потерь.
— Работа с двумя ключевыми аспектами: связностью (кто с кем связан) и экономикой (что потребляют).
— Поиск колец мошенников, а не только отдельных аккаунтов, используя общие платежные инструменты, IP, концентрацию ASN, семейства email, синхронизированные регистрации, поведенческие отпечатки и признаки автоматизации.
— Проектирование многоступенчатых, обратимых действий по борьбе с мошенничеством с учётом вероятности ошибки и путей апелляции.
— Управление бюджетом ложноположительных срабатываний и построение предварительных фильтров для предотвращения мошенничества.
— Взаимодействие с командами платежей, поддержки и юридическим отделом.
— Оценка эффективности системы в денежном выражении, мониторинг адаптации мошенников и деградации моделей.
— Обеспечение понятности и прозрачности скорингов для аналитиков, поддержки и аудиторов.
— Работа с данными в SQL, Python и BigQuery, использование AI для повышения эффективности.
Требования:
— Опыт 3+ года в Data Science/ML с использованием Python и SQL, опыт вывода моделей в продакшен.
— Опыт работы с бустингами, дисбалансом классов и графами связей.
— Умение оценивать модели через предотвращённые потери и стоимость ложных блокировок.
— Готовность разбирать кейсы вручную и собирать сигналы из сырых событий, платежей и поведения пользователей.
— Самостоятельность в работе от гипотезы до работающего скоринга, мониторинга и обновления модели.
— Опыт построения систем обнаружения мошенничества, борьбы с мошенничеством в платежах, промо-абузом, мультиаккаунтингом, захватом аккаунтов и др.
— Понимание противоборствующей среды, где мошенники адаптируются.
— Сильные навыки SQL и Python для работы с сырыми данными.
— Знание градиентного бустинга и умение выбирать между правилами и моделями.
— Опыт работы с графами и кластеризацией.
— Навыки оценки точности и стоимости ошибок в системах борьбы с мошенничеством.
— Знание экономики единицы, понимание затрат на вычисления и бизнес-аспектов.
— Умение принимать решения об эскалации и ясно их формулировать.
— Свободное владение английским языком на уровне B2 и выше.
Условия:
— Конкурентная зарплата в USD от 100 до 200 тысяч в год.
— Опционная программа с участием в акционерном капитале компании.
— Работа в офисе в Алматы, Казахстан.
— Полная поддержка с релокацией: финансовая и операционная, включая перелёт и временное жильё.
— Плоская структура, высокая автономия и быстрый карьерный рост.
Дополнительно:
— График работы 6 дней в неделю.
— Процесс найма включает скрининг, интервью с менеджером, бизнес-кейс, домашнее задание, командное интервью и оплачиваемый пробный месяц.
Контакты работодателя доступны по кнопке «Откликнуться» после входа.
78/100
Хорошая вакансия
Оценка от Job Hunters AI
Antifraud Scientist; только офис; прозрачная оплата; понятные задачи; современный стек; помощь с переездом.
Из чего сложилась оценка. Нажмите, чтобы узнать подробнее
Только офис
Работа только в офисе в Алматы без упоминания удалёнки или гибкого графика.