Владелец продукта (Machine Learning)

Что предстоит делать

Штаб-квартира: США Mitek (NASDAQ: MITK) — мировой лидер в области цифровой и биометрической аутентификации личности, предотвращения мошенничества и решений для мобильного депозита. Наша верифицированная платформа идентификации и передовые решения для захвата изображений построены на последних достижениях в области биометрического распознавания, искусственного интеллекта, компьютерного зрения и машинного обучения, и им доверяют более 7 500 организаций по всему миру. Наша штаб-квартира находится в Сан-Диего, Калифорния, а также我们有 офисы в Великобритании, Испании, Франции, Мексике и Нидерландах. Посетите наш сайт www.miteksystems.com. В Mitek мы верим, что команды становятся более устойчивыми, эффективными и инновационными, когда они получают выгоду от широкого спектра идей, жизненного опыта и точек зрения. Сила нашей организации глубоко укоренена в людях, которые ее создают. Мы знаем, что рабочая сила, отражающая богатство наших сообществ и клиентов, помогает нам лучше удовлетворять их потребности. Этот жизненный опыт влияет на наши решения, формирует наши продукты, услуги и помогает нам расти целенаправленно. Когда речь идет о талантах, наша цель ясна: находить исключительных людей и делать так, чтобы они находили нас. Мы ставим во главу угла драйв, навыки, опыт и амбиции во всем, что мы делаем для наших клиентов. Мы — Virtual 1st! Независимо от того, предпочитаете ли вы работать удаленно из своего домашнего офиса или лично в одном из офисов Mitek, наши практики, процессы и инструменты разработаны для обеспечения вашего успеха. В Mitek будущее работы — это гибкость и предпочтения, где бы и когда бы мы ни работали. Мы ищем Product Owner для управления реализацией возможностей на основе машинного обучения в области биометрической аутентификации и верификации документов. Эта роль тесно связана с командами машинного обучения, разработки и борьбы с мошенничеством, обеспечивая четкое определение, правильное масштабирование и внедрение инициатив в производство с измеримым эффектом. Это практическая роль, ориентированная на доставку, а не на владение стратегией. Идеальный кандидат имеет непосредственный опыт создания и эксплуатации продуктов на основе ML в биометрических средах и средах документов, понимает, как эти системы ведут себя в производстве, и умеет оспаривать предположения, предлагать альтернативы и, при необходимости, отстаивать свою позицию, чтобы результаты соответствовали рискам мошенничества, потребностям клиентов и операционным реалиям. Что вы будете делать (основные обязанности): **Владение ML-функциями и возможностями** * Управлять и вести бэклог ML-функций для биометрической верификации и верификации документов. * Преобразовывать требования по борьбе с мошенничеством, идентификации и потребностям клиентов в четкие и выполнимые ML-задачи. * Тесно сотрудничать с ML-инженерами и специалистами по данным, чтобы уточнить постановки задач до реализуемых результатов. * Определять критерии приемки, отражающие реальную производительность, а не только офлайн-метрики модели. **Взаимодействие со встроенной ML-командой** * Выступать в качестве основного product owner для ML-команд и команд по работе с данными. * Активно участвовать в обсуждениях дизайна моделей, приоритизации и анализе компромиссов. * Оспаривать объем, сроки и подходы к моделированию, если они не соответствуют бизнес-целям или целям по рискам. * Предлагать альтернативные идеи в области стратегии данных, подходов к моделированию, дизайна рабочих процессов или шаблонов развертывания. **Поддержка готовности к производству и жизненного цикла** * Поддерживать активности жизненного цикла модели, включая обучение, оценку, развертывание и переобучение. * Обеспечивать включение мониторинга, обнаружения дрейфа и циклов обратной связи в планы поставки. * Помогать в определении защитных механизмов для развертывания, экспериментов и отката. **Выполнение работ по данным и разметке** * Сотрудничать с операционными группами и группами данных по стратегии разметки и качеству данных. * Помогать в определении схем и рабочих процессов разметки для поддержки эффективного обучения моделей. * Выявлять риски, связанные с шумом в разметке, смещением или недостаточным покрытием по географическим регионам и типам документов. **Осведомленность о мошенничестве и противодействии атакам** * Включать схемы мошенничества и мышление, ориентированное на противодействие атакам, в приоритизацию бэклога. * Обеспечивать устойчивость функций и моделей к развивающимся векторам атак, таким как спуфинг, дипфейки и инъекционные атаки. * Поддерживать многоуровневые подходы и подходы «защиты в глубину», а не зависимость от одной модели. **Межфункциональная координация** * Тесно сотрудничать с командами разработки, борьбы с мошенничеством, комплаенса, юридическим отделом и командами по работе с клиентами. * Поддерживать внутренние и внешние обсуждения, где требуется объяснение поведения или производительности ML. * Преобразовывать технические ограничения в четкие ожидания по доставке для нетехнических заинтересованных сторон. Что вам потребуется (требуемые знания, навыки и способности): **Опыт** * 3-5 лет опыта работы на должностях product owner, product manager или аналогичных, ориентированных на доставку. * Подтвержденный опыт поддержки продуктов на основе ML в производстве. * Непосредственный опыт работы с командами data science и ML-инженерии. **Предметная и техническая компетентность** * Хорошее знание основ компьютерного зрения и ML. * Опыт работы с биометрическими технологиями, такими как распознавание лиц, обнаружение живости и предотвращение спуфинга. * Опыт работы с верификацией документов, классификацией документов или обнаружением поддельных документов. * Высоко ценится практический опыт создания продуктов на основе ML в области биометрии и идентификации документов. * Способность оценивать компромиссы между различными подходами к моделированию и данным, не будучи специалистом по данным. **Исполнительность и суждение** * Умение возражать ML-командам, когда решения переусложнены, не соответствуют целям или не готовы к производству. * Способность предлагать альтернативные подходы, основанные на доступности данных, реалиях мошенничества и ограничениях по доставке. * Высокое внимание к деталям и склонность к поставке надежных и измеримых возможностей. **Коммуникативные навыки** * Умение четко объяснять ML-концепции, риски и компромиссы нетехническим заинтересованным сторонам. * Уверенное участие в обсуждениях с клиентами или внутренних обсуждениях поведения и ограничений модели. * Способность точно документировать требования и критерии приемки. Что будет плюсом (предпочтительный опыт): * Практический опыт внедрения биометрических или документных ML-решений в производство. * Опыт работы в среде, связанной с мошенничеством, идентификацией или регулированием, например, в финансовых услугах или финтехе. * Знакомство с мониторингом моделей, управлением дрейфом и циклами обратной связи. * Опыт работы с глобальными типами документов и юрисдикционными различиями.

Что предлагаем