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Senior Software Engineer, Machine Learning - Fraud

Postuler à un emploi

Job ID : 2728442

DoorDash, Inc.

Sunnyvale, CA; San Francisco, CA; Seattle, WA

À propos de l'équipe

The Fraud Machine Learning team builds cutting edge models that play central roles in our important anti-fraud systems. We operate at a massive scale, risking billions of events across 20+ countries. We are looking for ML experts who can help us push the technology boundaries and make DoorDash the world’s most safe logistics engine!

A propos du poste

We’re looking for a passionate Applied Machine Learning expert to join our team. As a Senior Machine Learning Engineer, you’ll be conceptualizing, designing, implementing, and validating algorithmic solutions to prevent, detect and mitigate fraud. You are excited about opportunities to introduce step function changes to our risking system. You will demonstrate a command of production level machine learning, experience solving end-user problems, and collaborate well with multi-disciplinary teams.

You will report into the engineering manager on our Fraud Machine Learning team in our Operation Excellence organization. Once our offices reopen, we expect this role to be hybrid with some time in-office and some time remote.

You're excited about this opportunity because you will...

  • Develop production machine learning solutions to build a safe and frictionless shopping experience for a diverse and expanding retail space. 
  • Partner with engineering and product leaders to help shape the product roadmap applying ML
  • Mentor junior team members, and lead cross functional pods to create collective impact

You can find out more on our ML blog here

We're excited about you because you have...

  • 3+ years of industry experience developing machine learning models ( both classical and deep learning) and shipping ML solutions to production.
  • Experience with PyTorch or TensorFlow or similar deep learning framework.
  • M.S., or PhD. in Statistics, Computer Science, Math, Operations Research, Physics, Bioinformatics, Economics, or other quantitative fields
  • Familiarity with a JVM language (Kotlin/Scala)
  • Familiarity with multi-task learning, LLMs and anomaly detection
  • Fraud domain knowledge

Avis aux candidats à des emplois situés à New York ou à des emplois à distance associés à un bureau situé à New York uniquement

Nous utilisons Covey dans le cadre de notre processus d'embauche et/ou de promotion pour des emplois à New York et certaines caractéristiques peuvent le qualifier d'AEDT à New York. Dans le cadre du processus d'embauche et/ou de promotion, nous fournissons à Covey les exigences du poste et les candidatures soumises par les candidats. Nous avons commencé à utiliser Covey Scout for Inbound du 21 août 2023 au 21 décembre 2023, et avons recommencé à utiliser Covey Scout for Inbound le 29 juin 2024.

L'outil Covey a été examiné par un auditeur indépendant. Les résultats de l'audit peuvent être consultés ici : Covey

Compensation

Le salaire de départ du candidat retenu se situera dans la fourchette de rémunération indiquée ci-dessous et sera déterminé en fonction de facteurs liés au poste, y compris, mais sans s'y limiter, les compétences, l'expérience, les qualifications, le lieu de travail et les conditions du marché. Le salaire de base est déterminé en fonction du lieu de travail de l'employé. Les fourchettes dépendent du marché et peuvent être modifiées à l'avenir.

Outre le salaire de base, la rémunération pour ce poste comprend des possibilités d'attribution d'actions. Contactez votre recruteur pour plus d'informations.

DoorDash cares about you and your overall well-being. That’s why we offer a comprehensive benefits package for all regular employees that includes a 401(k) plan with an employer match, paid time off, paid parental leave, wellness benefits, and several paid holidays. Paid sick leave in compliance with applicable laws (i.e. Colorado Healthy Families and Workplaces Act).

En outre, pour les employés à temps plein, DoorDash offre des prestations médicales, dentaires et visuelles, une assurance invalidité et une assurance vie de base, une aide à la constitution d'une famille, un complément d'indemnité de déplacement et un programme de santé mentale, entre autres. 

Pour en savoir plus sur nos avantages, consultez notre page carrières ici.

Le salaire de base pour ce poste va de notre marché géographique le plus bas à notre marché géographique le plus élevé en Californie, au Colorado, dans le district de Columbia, à Hawaï, dans le Maryland, dans le New Jersey, dans l'État de New York et à Washington. 

I4
$119,100-175 100 $US
I5
$145,000-213 200 $US
I6
$171,600-252 400 USD

À propos de DoorDash

Chez DoorDash, notre mission d'autonomisation des économies locales façonne la façon dont les membres de notre équipe se déplacent rapidement, apprennent et répètent afin de prendre des décisions impactantes qui démontrent de l'empathie pour notre gamme d'utilisateurs - des Dashers aux partenaires marchands en passant par les consommateurs. Nous sommes une entreprise de technologie et de logistique qui a commencé avec la livraison de porte à porte, et nous recherchons des membres de l'équipe qui peuvent nous aider à passer d'une entreprise connue pour la livraison de nourriture à une entreprise vers laquelle les gens se tournent pour tout et n'importe quoi.

DoorDash se développe rapidement et évolue constamment, ce qui donne aux membres de notre équipe l'opportunité de partager leurs perspectives uniques, de relever de nouveaux défis et de s'approprier leur carrière. Nous nous engageons à soutenir le bonheur, la santé et le bien-être général de nos employés en leur offrant des avantages complets, notamment des soins de santé de qualité, le remboursement des frais de bien-être, des congés parentaux payés et bien plus encore.

Notre engagement en faveur de la diversité et de l'inclusion

Nous nous engageons à développer et à favoriser une communauté plus inclusive au sein de notre entreprise, de notre secteur d'activité et de nos villes. C'est pourquoi nous recrutons et cultivons des équipes diversifiées, composées de personnes de toutes origines, expériences et perspectives. Nous sommes convaincus que la véritable innovation se produit lorsque chacun a sa place à la table et dispose des outils, des ressources et de l'opportunité d'exceller.

Déclaration de non-discrimination: Conformément à nos convictions et à nos objectifs, aucun employé ou candidat ne sera confronté à une discrimination ou à un harcèlement fondé sur la race, la couleur, l'ascendance, l'origine nationale, la religion, l'âge, le sexe, le statut matrimonial/de partenaire domestique, l'orientation sexuelle, l'identité ou l'expression de genre, le statut de handicapé ou le statut d'ancien combattant. Au-delà de la discrimination et du harcèlement fondés sur les "catégories protégées", nous nous efforçons également d'empêcher d'autres formes plus subtiles de comportement inapproprié (par exemple, les stéréotypes) de s'implanter dans nos bureaux. Qu'elles soient flagrantes ou cachées, les barrières au succès n'ont pas leur place chez DoorDash. Nous valorisons une main-d'œuvre diversifiée - les personnes qui s'identifient comme des femmes, des personnes non binaires ou non conformes au genre, des LGBTQIA+, des Indiens d'Amérique ou des autochtones d'Alaska, des Noirs ou des Afro-Américains, des Hispaniques ou des Latinx, des autochtones d'Hawaï ou d'autres îles du Pacifique, des personnes ayant un handicap différent, des soignants et des parents, ainsi que des vétérans sont fortement encouragés à postuler. Merci au Level Playing Field Institute pour cette déclaration de non-discrimination.

Conformément à la Fair Chance Ordinance de San Francisco, à la Fair Chance Initiative for Hiring Ordinance de Los Angeles et à toute autre réglementation nationale ou locale en matière d'embauche, nous examinerons la candidature de tout candidat qualifié, y compris ceux qui ont un casier judiciaire, d'une manière conforme à la réglementation applicable.

Si vous avez besoin d'aménagements, veuillez en informer votre contact de recrutement lors de la première connexion.


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