Staff Engineer, Fraud & Abuse

Stelle nicht auf LinkedIn

🕒 vor 7 Tagen

🦬 Wyoming – Remote

🦬 Wyoming – Remote

⏰ Vollzeit

🔴 Experte

🧑‍💻 Full-Stack-Entwickler

👻 Geisterscore 0%

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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Venice.ai

WebsiteLinkedInAlle Stellen

51 - 200 Mitarbeiter

Gegründet 2024

🤖 Künstliche Intelligenz

☁️ SaaS

🔌 API

🔥 Finanzierung im letzten Jahr

💰 €65.000.000 Series A im 2026-06

Artificial Intelligence • SaaS • API

Venice. ai ist eine datenschutzorientierte AI-Plattform, die Zugriff auf führende Modelle von Drittanbietern und Open-Source-Modelle für die Generierung von Text, Bildern, Videos, Audio, Code, Embeddings und Agents bietet. Der Schutz der Privatsphäre steht im Mittelpunkt – durch anonymisierten Zugriff, vollständige Datenlöschung bei selbst gehosteten Modellen, Trusted Execution Environments (TEEs) und clientseitige Ende-zu-Ende-Verschlüsselung. Venice bietet eine einheitliche, mit OpenAI kompatible API sowie Unterstützung für Agent-Stacks, Developer-Tools (SDKs, LangChain und OpenAI-SDK-Kompatibilität) und Produkte für Creator und Unternehmen mit abgestuften Preismodellen. Zu den Funktionen gehören multimodale Generierung, die Erstellung, Bearbeitung und das Upscaling von Bildern und Videos, Text-to-Speech und Musikgenerierung sowie die Unterstützung unzensierter Modelle.

Beschreibung

• 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

🎯 Anforderungen

• 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

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