Staff Engineer, Fraud & Abuse

Vaga não está no LinkedIn

🕒 Outubro 29

🦬 Wyoming – Remoto

🦬 Wyoming – Remote

⏰ Tempo Integral

🔴 Especialista

🧑‍💻 Engenheiro Full-stack

👻 Score fantasma 0%

O que significa: a chance de ninguém estar realmente contratando para esta vaga.Como ler: 60% ou mais significa que achamos que é uma vaga fantasma. Pontuações mais baixas preocupam menos.Como pontuamos: tempo em aberto, republicações, vagas abertas vs tamanho do time, rapidez para fechar vagas, e se o salário está divulgado.Observação: é uma estimativa de dados públicos, não um julgamento da empresa. Vagas reais podem ter pontuação alta, então use como uma dica, não como um fato.

Candidatar-se

Encontrar Vagas Remotas Similares

Venice.ai

SiteLinkedInTodas as Vagas

51 - 200 funcionários

Fundada em 2024

🤖 Inteligência Artificial

☁️ SaaS

🔌 API

🔥 Investimento no último ano

💰 $65.000.000 Series A em 2026-06

Artificial Intelligence • SaaS • API

A Venice. ai é uma plataforma de IA focada em privacidade que oferece acesso aos principais modelos de terceiros e open source para geração de texto, imagens, vídeo, áudio, código, embeddings e agents. A empresa prioriza a privacidade dos usuários por meio de acesso anonimizado, retenção zero de dados para modelos self-hosted, Trusted Execution Environments (TEEs) e criptografia de ponta a ponta no lado do cliente. A Venice oferece uma API unificada compatível com a OpenAI e agent stacks, ferramentas para desenvolvedores (SDKs, LangChain e compatibilidade com o OpenAI SDK) e produtos para creators e empresas, com planos de preços em diferentes níveis. Seus recursos incluem geração multimodal, criação, edição e upscaling de imagens e vídeos, text-to-speech, geração de música e suporte a modelos sem censura.

Descrição

• Build detection systems from scratch, including rules engines, anomaly detection, and behavioral signals • Work across TypeScript, Rust, and Python as needed • Investigate fraud spikes and new abuse patterns hands-on and ship fixes • Partner with the payments team to build fraud controls into payment flows • Stop automated abuse such as bot-driven fake signups, rate-limit evasion, token farming, and API key abuse • Prevent account takeover through detection and friction for credential stuffing, session hijacking, and account-sharing rings • Tune detection thresholds, measure impact, and minimize false positives

🎯 Requisitos

• 10+ years of software engineering experience, with strong security fundamentals • Comfortable across TypeScript, Rust, and Python • Self-directed and comfortable with ambiguity • Pragmatic about tooling; able to recommend, evaluate, and choose a fraud and abuse stack • Incident response mindset • Experience with payment fraud detection, chargeback management, or billing abuse • Familiarity with Cloudflare, WAF rules, bot management, or similar edge-layer controls • Prior experience building trust & safety or fraud detection systems at a consumer-facing platform • Experience with ML-based anomaly detection or behavioral analytics

📊 Verifique sua pontuação de currículo para esta vaga

Melhore suas chances de conseguir uma entrevista verificando sua pontuação de currículo antes de se candidatar.

Enviar Currículo