Software Engineer (Anti-fraud)

Команда

Mы - команда R&D, которая занимается всем что связано с данными и машинным обучением. Нас в команде 6 человек и среди нас: Data Analysts, ML Engineers и Software Engineers - кросс-функциональная команда про данные, ML и инженерку.

Мы отвечаем за полный цикл своих разработок. Т.е. сами строим модели, заворачиваем в сервисы и выкатываем в прод. Сами мониторим. Сами несем ответственность за отказоустойчивость.

Наша команда занимается следующими задачами: рекомендательная система, автомодерация контента, антифрод, продуктовая и маркетинговая аналитика.

Стремимся вырастить всех внутри команды full-stack. Т.е. учим дата саентистов и дата аналитиков писать продакшн код. Инженеры учатся обучать модели. МЛ инженеры понимают как устроен продукт и продуктовая аналитика.

У нашей команды нет проджект менеджера или системного аналитика, кто писал бы нам ТЗ. Мы сами понимаем приоритеты бизнеса, синхронизируемся с бизнесом. Сами формулируем задачи, декомпозируем их и распределяем внутри команды. Зачастую сами приходим к бизнесу с новыми решениями и идеями.

Требования

• Самостоятельнось и умение работать без ТЗ;
• Уверенное знание python (3.9+) и опыт с asyncio;
• Опыт разработки антифрод систем;
• Глубокие знания в области system design;
• Опыт работы с Redis;
• Понимание классических алгоритмов и структур данных;
• Опыт работы с базами данных (запросы, миграции, оптимизация, профилирование);
• 4+ лет опыта разработки стабильных и масштабируемых веб-сервисов и API (REST, JSON-RPC, gRPC);

Желательно

Опыт работы с высоконагруженными системами;

• Опыт работы с ClickHouse;
• Умение визуализировать данные большим количеством способов;
• Опыт поиска аномалий и подозрительных закономерностей в данных;

Стэк

• Python (asyncio, FastAPI, Faust), SQL
• Redis Stack, ClickHouse, PostgreSQL, MongoDB
• Kafka
• Docker, Kubernetes
• Prometheus, Grafana, Sentry, Kibana

Задачи

• Поиск аномалий в данных. Нужно будет анализровать пользовательское поведение, находить аномальные паттерны, автоматизировать их идентификцию.
• Разработка системы антифрода. Нужно будет разрабатывать инфраструктуру проверок и алгоритмов, чтобы находить единичные нарушения и мошеннические фермы.
• Разработка системы мониторинга и алертинга. Нужно разрабатывтаь систему мониторинга и алертинга по сработанным мошенническим действиям.

• GPU/CPU сервера в облаке;
• Топовое оборудование и весь необходимый софт;
• Офис в шаговой доступности от метро Добрынинская / Серпуховская;
• Возможность удаленной работы;
• Возможность получения опциона;
• Гибкий график.