Applied AI Research Scientist

🕒 vor 2 Monaten

🌐 Vereinigte Staaten, Kanada – Remote

🇺🇸 Vereinigte Staaten – Remote 🇨🇦 Kanada – Remote

⏰ Vollzeit

🟡 Mittelstufe

🟠 Senior

🧠 KI-Forscher

👻 Geisterscore 28%

Was es bedeutet: die Wahrscheinlichkeit, dass für diese Stelle niemand wirklich einstellt.So liest du es: 60 % oder höher heißt, wir halten das für einen Geisterjob. Niedrigere Werte sind weniger bedenklich.Wie wir werten: Dauer offen, Neuveröffentlichungen, offene Stellen vs Teamgröße, wie schnell Stellen geschlossen werden, und ob ein Gehalt angegeben ist.Hinweis: eine Schätzung aus öffentlichen Daten, kein Urteil über das Unternehmen. Echte Stellen können hoch punkten, nutze es also als Hinweis, nicht als Fakt.

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Sardine

WebsiteLinkedInAlle Stellen

51 - 200 Mitarbeiter

Gegründet 2020

🔒 Cybersecurity

📋 Compliance

💳 Fintech

Cybersecurity • Compliance • Fintech

Sardine ist eine hochmoderne Plattform, die sich auf Betrugsprävention und Compliance konzentriert. Das Unternehmen bietet ein verhaltensbasiertes System zur Betrugserkennung, Identitätsprüfung und Transaktionsüberwachung, das führenden Banken, Online-Händlern und Fintechs hilft, sich vor Betrug und Finanzkriminalität zu schützen. Die Technologie von Sardine integriert fortschrittliche biometrische Verhaltensdaten und Geräteintelligenz, um Identitätsbetrug, Zahlungsbetrug und Kontenübernahmen zu bekämpfen. Die Plattform optimiert auch Compliance-Prüfungen wie KYC (Know Your Customer) und AML (Anti-Money Laundering) Transaktionsüberwachung. Die umfassende Lösung von Sardine befähigt seine Kunden, Entscheidungsprozesse bei Risiken zu automatisieren, frühzeitig Nutzer mit hohem Risiko zu identifizieren und Betrug effektiv über den gesamten Kundenlebenszyklus hinweg zu managen.

Beschreibung

• Identify and scope opportunities, design rigorous experiments, and execute the roadmap for foundation model research and development • Own evaluation of foundation model performance, including offline benchmarks, time- and entity-aware holdouts, calibration, drift and degradation monitoring, and comparisons against classical baselines • Take models from data preparation and tokenization through pretraining, fine-tuning, distillation, quantization, and deployment behind real-time inference paths with tight latency budgets • Partner with Engineering on training infrastructure, GPU efficiency, feature and embedding stores, and production-scale serving • Work with client-facing teams and customers to translate model capabilities and limits into actionable decisions for risk teams • Partner with Legal, Compliance, and customer model risk teams on explainability, documentation, and governance for regulated bank and fintech customers • Scope and drive the next generation of fraud foundation models and industry-wide adoption

🎯 Anforderungen

• 4+ years in applied machine learning, quantitative modeling, or ML engineering • At least one foundation model pre-trained or substantially adapted and put in front of real traffic • Hands-on self-supervised pre-training experience • Practical fine-tuning and adaptation experience • Production experience with model serving, versioning, monitoring, and rollback • Ability to self-manage and drive ambiguous applied research projects • Clear communication with partner teams across data science, engineering, product, marketing, and external partners • Strong Python • Strong SQL • Comfort preparing very large datasets • Background in fraud, AML, payments, credit, or adversarial machine learning is a plus • Experience building and evaluating LLM-based agents in production is a plus • Publications, released models, or open-source contributions in representation learning or sequence modeling are a plus • Experience with model risk management and documentation in a regulated financial environment is a plus

🏖️ Vorteile

• Generous compensation in cash and equity • Early exercise for all options, including pre-vested • Work from anywhere: Remote-first Culture • Flexible paid time off and Year-end break • Health insurance, dental, and vision coverage for employees and dependents - US and Canada specific • 4% matching in 401k / RRSP - US and Canada specific • MacBook Pro delivered to your door • One-time stipend to set up a home office — desk, chair, screen, etc. • Monthly meal stipend • Monthly social meet-up stipend • Annual health and wellness stipend • Annual Learning stipend

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