关于Trudenty：
Trudenty是一家初创公司，正在构建一个可信商业的消费者数据网络。Trudenty使商业生态系统能够共享有关欺诈趋势和操作在生态系统中的欺诈者个人资料的情报。Trudenty信任网络帮助商家根据欺诈风险个性化消费者体验（以提高消费者体验、忠诚度和保留率）并防止欺诈行为。
我们正在寻找一位具备数据科学能力和实施欺诈预防、评分或个性化算法的机器学习工程师。作为我们技术团队的关键成员，您将在推进我们的机器学习能力方面发挥至关重要的作用。
职责：
• **算法开发：**
- 设计、开发和实施用于欺诈预防和用户个性化的先进机器学习算法。
• **模型训练和优化：**
- 使用相关数据集对机器学习模型进行训练和微调，以实现最佳性能。
- 实施持续模型改进和优化策略。
• **数据分析：**
- 分析和预处理大型数据集，提取用于模型训练的有意义的见解和特征。
• **协作：**
- 与跨职能团队合作，包括数据科学家、工程师和产品经理，了解业务需求并实施有效的解决方案。
• **研究和创新：**
- 了解最新的机器学习进展，并为探索和整合创新技术做出贡献。
• **代码审查和文档编写：**
- 进行代码审查，确保高质量、可扩展和可维护的代码。
- 为开发的算法和模型创建全面的文档。
• **部署到生产环境、监控和维护：**
管理模型的部署
- 实施监控解决方案，跟踪部署模型的性能，并主动解决可能出现的任何问题。
要求
• 计算机科学、机器学习或相关领域的学位
• 有欺诈检测算法、方法和模型调优的经验
• 熟练掌握Python软件开发
• 一般了解人工智能工具和技术，尤其是开发欺诈检测系统方面的经验
• 熟悉开源人工智能库和框架（TensorFlow、PyTorch和scikit-learn）
• 对机器学习概念和技术有扎实的理解
• 较强的问题解决能力，能够独立工作和团队合作能力
• 有NodeJS、JS、TS编程经验者优先考虑
福利
• 股票期权/股权：作为我们创始团队的成员，享有丰厚的股权
• 养老计划：帮助您开始为未来储蓄
• 灵活的工作安排：混合工作环境-大部分时间远程工作，每周在办公室1-2天
• 学习和发展：通过专业辅导和在线课程进行专业发展（用于功能技能） 
伦敦