Używamy techniczne pliki cookie i statystyki odwiedzin: Yandex Metrica i zanonimizowany dziennik odwiedzin Zorky. Nigdy nie sprzedajemy danych. Więcej o cookies i statystykach.
Zorky działa w trybie testowym — wszystko jest bezpłatne. Ta strona to tylko demo: nazwy firm, linki i osobiste zestawienie ofert otwierają się po rejestracji. Zarejestruj się →
ZorkyZorky
Polski
@termdocs
← Wszystkie oferty

Fraud/ML Engineer

remoteUnited States, US9 tydz. temu
Analityka rynku
📊 AI / ML / Data Science: wynagrodzenia i popyt na rynku
Stack
denoopencvpgvectorpineconepostgresqlpytorchsqltensorflowtypescript
Pokaż firmę i link
Bezpłatnie, po zalogowaniu.
Aplikuj
Prześlij CV — pracodawcy i rekruterzy z różnych krajów, którzy szukają takiego profilu, będą mogli napisać do Ciebie bezpośrednio.
Wyślij CV →
Opis
ABOUT KLED Kled is building the largest opt-in human data network in the world. We are not a labeling firm. We are not a task marketplace. We are a consumer application where people upload their real photos, videos, and documents and get paid continuously. We then filter, standardize, and license that data to frontier AI labs and enterprises that need fresh, rights-aware training data. Since launching our mobile app in 2026, we have: • Reached #1 on the App Store (Finance) with 0 paid marketing • Scaled to 200,000+ active data contributors • Processed 1.5–3M uploads per day • Raised $5M+ from investors behind SpaceX, Airbnb, Coinbase, xAI, OpenAI, Anthropic, Spotify, Lyft, Uber, and more Our mission is to let anyone download the app and earn a real living wage from uploading their data. ABOUT THE ROLE ML Engineer - Fraud Detection & Data Quality Every day, millions of files hit our system. Your job is to make sure only authentic, high-signal, human data gets through. You’ll build: • AI-generated image & video detection • Reverse image search & internet plagiarism rejection • Duplicate fingerprinting (vector + perceptual hashing) • Copyright risk detection • EXIF / metadata tampering detection • Fraud network & device clustering systems • Human-in-the-loop verification pipelines This is adversarial ML at scale, not academic benchmarks. Example: A user is tasked with uploading a video of themselves taking out the trash. The user uploads a video of their dog. The upload is rejec
Pełny opis, firma i link do aplikacji — po zalogowaniu. Zaloguj się
Kontakty pracodawcy (e-mail/telefon/Telegram) są ukryte w publicznym podglądzie. Wyślij CV — a pracodawcy będą mogli napisać do Ciebie sami.
Pilne pytanie? Napisz @termdocs