Używamy techniczne pliki cookie i zanonimizowany dziennik wizyt Zorky. Yandex Metrica (dane są przechowywane na serwerach w Rosji) działa tylko za Twoją zgodą. Nigdy nie sprzedajemy danych. Więcej o cookies i statystykach.
Zorky działa w trybie testowym — wszystko jest bezpłatne. Oferty i strony firm są dostępne dla wszystkich; linki do ogłoszeń i osobiste zestawienie ofert — po rejestracji. Zarejestruj się →
← Wszystkie oferty

Machine Learning Engineer — Risk & AI

Poziom nie podanyoffice214 666 USD · okres nie podanySan Jose, California, United States, USdziś
Analityka rynku
📊 AI / ML / Data Science: wynagrodzenia i popyt na rynku
Stack
fine-tuninglightgbmllmpythonxgboost
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
Who We Are

At […], we believe that the future will be reshaped by crypto, and ultimately contribute to every individual's freedom. […] is a leading crypto exchange, and the developer of […] Wallet, giving millions access to crypto trading and decentralized crypto applications (dApps). […] is also a trusted brand by hundreds of large institutions seeking access to crypto markets.

We are safe and reliable, backed by our Proof of Reserves. Across our multiple offices globally, we are united by our core principles: We Before Me, Do the Right Thing, and Get Things Done. These shared values drive our culture, shape our processes, and foster a friendly, rewarding, and diverse environment for every OK-er.

About the Opportunity

Building machine learning systems for risk at a global crypto exchange is fundamentally different from conventional ML engineering. The data spans on-chain activity, fiat deposits and withdrawals, trading behaviour, account access patterns, device intelligence, identity information, and customer interactions—signals that very few organizations can analyze together.

The problems are complex, adversarial, and constantly evolving. Models must identify emerging fraud patterns, scams, account takeovers, payment abuse, and other forms of financial risk while minimizing disruption to legitimate customers. Success is not measured only through offline model metrics.

It is measured through prevented losses, improved approval rates, reduced false positives, faster i

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.
Zgłoś tę ofertę
Pilne pytanie? Napisz @termdocs