Científico de Aprendizaje Automático

Mitek (NASDAQ: MITK) es un líder mundial en autenticación de identidad digital y biométrica, prevención de fraude y soluciones de depósito móvil. Nuestra plataforma de identidad verificada y nuestras soluciones avanzadas de captura de imágenes se basan en los últimos avances en reconocimiento biométrico, inteligencia artificial, visión artificial y aprendizaje automático, y cuentan con la confianza de más de 7.500 organizaciones en todo el mundo. Nuestra sede central está en San Diego, California, con operaciones en el Reino Unido, España, Francia, México y los Países Bajos. Visítanos en www.miteksystems.com.

¡Somos Virtual 1st! Tanto si eliges trabajar de forma remota desde tu oficina en casa como de forma presencial en una de las oficinas de Mitek, nuestras prácticas, procesos y herramientas están diseñadas para facilitar tu éxito. En Mitek, el Futuro del Trabajo consiste en la flexibilidad y la preferencia, dondequiera y cuandoquiera que estemos trabajando. Porque nos preocupamos por nuestros candidatos, empleados y clientes, incluimos una reunión presencial como parte de nuestro proceso de contratación. Es una de las formas en que vivimos nuestra misión de "Proteger lo que es real."

En Mitek, creemos que los equipos son más resilientes, eficaces e innovadores cuando se benefician de una amplia gama de ideas, experiencias de vida y perspectivas. La fuerza de nuestra organización está profundamente arraigada en las personas que la impulsan. Sabemos que una fuerza laboral que refleje la riqueza de nuestras comunidades y clientes nos ayuda a atender mejor sus necesidades.

Como miembro del equipo de Mitek, desarrollarás soluciones de aprendizaje automático que mejoren la detección de fraude y la explicabilidad en todos nuestros productos de identidad digital.

Combinarás diferentes fuentes de evidencia, explorarás patrones y relaciones complejas en datos a gran escala y desarrollarás modelos fiables que respalden mejores decisiones de fraude.

Trabajarás estrechamente con expertos en Producto y en el dominio de Fraude para comprender los desafíos emergentes en materia de fraude y colaborarás con el equipo de Ingeniería de Datos para convertir ideas prometedoras en capacidades de producción escalables.

Buscamos un Senior Data Scientist con experiencia práctica, sólidos fundamentos en aprendizaje automático, curiosidad para explorar nuevos enfoques y una mentalidad práctica centrada en aportar un valor empresarial mensurable.

• Experiencia en detección de fraude, delitos financieros, pagos, identidad digital, riesgo o Trust & Safety.
• Conocimiento de enfoques avanzados de aprendizaje automático como métodos basados en grafos, aprendizaje de representaciones o IA causal.
• Experiencia con tecnologías modernas de data lakehouse o de datos en tiempo real, como Apache Iceberg o Apache Pinot.
• Experiencia llevando soluciones de aprendizaje automático desde la fase de experimentación a entornos de producción escalables.
• Confianza trabajando en entornos Linux.

• Un profesional del aprendizaje automático pragmático y con experiencia práctica, que se centre en resolver problemas de negocio significativos en lugar de añadir complejidad innecesaria al modelo.

• Naturalmente curioso, con pasión por descubrir patrones y relaciones en los datos y por experimentar con nuevos enfoques.

• Capaz de utilizar datos y evidencia para cuestionar suposiciones e influir en decisiones técnicas y de producto.

• Colaborativo y con disposición para compartir conocimientos, mentorizar a compañeros y contribuir a la mejora continua.

• Un comunicador con confianza y sólidas habilidades de inglés tanto hablado como escrito.

• Capaz de colaborar con equipos distribuidos en diferentes oficinas y zonas horarias.

• Motivado, adaptable y capaz de trabajar de forma autónoma aportando positivamente a un equipo.

• Generar un impacto mensurable: Desarrollar y mejorar modelos de aprendizaje automático que refuercen la detección de fraude, respalden decisiones más precisas y aporten un valor empresarial tangible.

• Convertir los conocimientos en innovación: Identificar patrones, comportamientos y relaciones significativos en conjuntos de datos complejos y traducirlos en señales de detección de fraude eficaces.

• Construir soluciones de ML fiables y explicables: Crear modelos que sean robustos, interpretables y evaluados frente a condiciones de producción realistas.

• Llevar las ideas a producción: Trabajar estrechamente con Ingeniería de Datos para transformar experimentos de ML prometedores en soluciones escalables y mantenibles.

• Impulsar la mejora continua: Utilizar la experimentación, el feedback de producción y las técnicas emergentes de ML para mejorar el rendimiento de los modelos y la toma de decisiones sobre fraude.

• Generar impacto a través de la colaboración: Colaborar con Producto, expertos en el dominio de Fraude y equipos técnicos para resolver desafíos complejos, compartir conocimientos y avanzar en las mejores prácticas de ML.

Nos enorgullece facilitar el crecimiento profesional en un entorno de innovación y trabajo en equipo. Nuestro compromiso con todos los Mitekians es realizar un trabajo significativo que importe. Nuestra cultura se define por dar lo mejor de nosotros a nuestros clientes mediante la prestación de soluciones de alto valor y resultados impactantes, desafiando continuamente las convenciones y cuidándonos unos a otros mediante la colaboración y la celebración de nuestros éxitos. Estamos comprometidos con la creación de programas de compensación y beneficios competitivos y equitativos, así como con oportunidades de desarrollo profesional.

Oferta de beneficios - puede variar según la ubicación geográfica

Bienestar: Opciones de planes de salud universales, complementarios y privados según las especificidades de cada país

Futuro financiero: Contribuciones a planes de jubilación/pensión, participación en el plan de acciones de MTK

Protección de ingresos: Cobertura por eventos de vida y discapacidad

Tiempo libre remunerado: Generosas vacaciones anuales, días festivos de la empresa, tiempo libre para voluntariado

Aprendizaje: Licencia de e-learning, reembolso de matrícula, hackathons

Beneficios adicionales/opcionales: Seguro para mascotas, protección contra el robo de identidad, asistencia legal

Agradecemos sinceramente tu interés en Mitek. ¡Sabemos que tu tiempo es valioso y esperamos tener la oportunidad de hablar contigo más adelante!

• Diseñar, desarrollar y evaluar modelos de aprendizaje automático para la detección de fraude, incluyendo la puntuación de fraude (fraud scoring) y modelos de ensamble que combinen múltiples fuentes de evidencia.

• Analizar conjuntos de datos a gran escala para identificar patrones, relaciones, comportamientos y anomalías complejas, desarrollando nuevas señales para mejorar la detección de fraude.

• Definir metodologías robustas de experimentación y evaluación, incluyendo la calibración de modelos, umbrales operativos y métricas de rendimiento bajo condiciones de producción realistas.

• Desarrollar enfoques de ML interpretables y explicables que ayuden a las partes interesadas internas y a los clientes a comprender las puntuaciones y decisiones de fraude.

• Explorar enfoques innovadores para la toma de decisiones sobre fraude, incluyendo técnicas de "human-in-the-loop" y métodos causales.

• Colaborar con Producto y expertos en el dominio de Fraude para traducir los desafíos de fraude del mundo real y el feedback de producción en capacidades eficaces de aprendizaje automático.

• Colaborar con Ingeniería de Datos para transformar prototipos de ML en soluciones escalables, mantenibles y listas para producción.

• Contribuir al seguimiento de modelos, la gobernanza, la documentación técnica, las herramientas de ML y las mejores prácticas compartidas en todo el equipo.

• Licenciatura, Máster o Doctorado en Informática, Estadística, Matemáticas, Aprendizaje Automático o un campo cuantitativo relacionado, o experiencia práctica equivalente.

• Habilidades y experiencia adquiridas habitualmente a través de aproximadamente 5 años de experiencia como Data Scientist, Applied ML Scientist o en un rol comparable.

• Sólidos conocimientos de métodos estadísticos, aprendizaje automático supervisado y evaluación de modelos, especialmente para problemas de clasificación altamente desequilibrados.

• Experiencia práctica en ingeniería de características (feature engineering) y desarrollo de modelos de aprendizaje automático utilizando datos conductuales, relacionales o contextuales complejos.

• Sólidas habilidades analíticas y de programación utilizando Python, PySpark y SQL.

• Experiencia trabajando con infraestructura de datos y aprendizaje automático basada en la nube.