Staff Engineer, Fraud & Abuse

Emploi pas sur LinkedIn

🔥 il y a 12 heures

🦬 Wyoming – Distant

🦬 Wyoming – Remote

⏰ Temps Plein

🔴 Expert

🧑‍💻 Développeur Full-Stack

👻 Score fantôme 4%

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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Venice.ai

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51 - 200 employés

Fondée en 2024

🤖 Intelligence artificielle

☁️ SaaS

🔌 API

🔥 Financement dans la dernière année

💰 €65 000 000 Series A en 2026-06

Artificial Intelligence • SaaS • API

Venice. ai est une plateforme d’IA axée sur la confidentialité, qui donne accès aux principaux modèles tiers et open source pour générer du texte, des images, des vidéos, de l’audio, du code, des embeddings et des agents. L’entreprise met l’accent sur la protection de la vie privée grâce à un accès anonymisé, à l’absence de conservation des données pour les modèles auto-hébergés, aux Trusted Execution Environments (TEE) et au chiffrement de bout en bout côté client. Venice propose une API unifiée compatible avec OpenAI et les stacks d’agents, ainsi que des outils pour les développeurs (SDK, LangChain, compatibilité avec l’OpenAI SDK) et des produits destinés aux créateurs et aux entreprises, avec des offres tarifaires à plusieurs niveaux. Ses fonctionnalités comprennent la génération multimodale, la création, la retouche et l’upscaling d’images et de vidéos, la synthèse vocale, la génération musicale et la prise en charge de modèles non censurés.

Description

• 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

🎯 Exigences

• 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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