Applied AI Research Scientist

🕒 il y a 2 mois

🌐 États-Unis, Canada – Distant

🇺🇸 États-Unis – Télétravail 🇨🇦 Canada – Télétravail

⏰ Temps Plein

🟡 Intermédiaire

🟠 Senior

🧠 Chercheur en IA

👻 Score fantôme 28%

Ce que ça veut dire : la probabilité que personne ne recrute vraiment pour cette offre.Comment le lire : 60 % ou plus, on pense que c'est une offre fantôme. Un score plus bas est moins inquiétant.Comment on la calcule : ancienneté, republications, postes ouverts vs taille de l'équipe, rapidité de clôture, et si le salaire est indiqué.À noter : une estimation à partir de données publiques, pas un jugement sur l'entreprise. De vraies offres peuvent avoir un score élevé, alors prenez-le comme un indice, pas comme un fait.

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Sardine

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51 - 200 employés

Fondée en 2020

🔒 Cybersecurity

📋 Conformité

💳 Fintech

Cybersecurity • Compliance • Fintech

Sardine est une plateforme de pointe spécialisée dans la prévention de la fraude et la conformité. L'entreprise propose un système basé sur le comportement pour la détection de la fraude, la vérification d'identité et le suivi des transactions, aidant ainsi les principales banques, les commerçants en ligne et les fintechs à se protéger contre les escroqueries et les crimes financiers. La technologie de Sardine intègre des biométriques comportementales avancées et l'intelligence des appareils pour lutter contre la fraude à l'identité, la fraude au paiement et la prise de contrôle de compte. La plateforme simplifie également les vérifications de conformité telles que KYC (Know Your Customer) et le suivi des transactions AML (Anti-Money Laundering). La solution complète de Sardine permet à ses clients d'automatiser la prise de décision en matière de risques, d'identifier précocement les utilisateurs à haut risque et de gérer efficacement la fraude tout au long du parcours client.

Description

• 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

🎯 Exigences

• 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

🏖️ Avantages

• 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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