Manager, Machine Learning Engineering (Repayment & Recovery)

Manager, Machine Learning Engineering (Repayment & Recovery)

Vollzeit 142000 - 190000 € / Jahr (geschätzt) Kein Homeoffice möglich
A

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Leite ein Team von ML-Ingenieuren zur Entwicklung innovativer Modelle für Rückzahlung und Recovery.
  • Unternehmen: Affirm, ein führendes Unternehmen im Bereich Machine Learning mit einem Fokus auf Menschen.
  • Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, umfassende Gesundheitsversorgung und flexible Ausgabenstipendien.
  • Weitere Informationen: Remote-Position mit großartigen Karrierechancen in einem dynamischen Umfeld.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Machine Learning und mache einen echten Unterschied in der Finanzwelt.
  • Qualifikationen: Bachelor-Abschluss in einem technischen Bereich und 8+ Jahre Erfahrung, davon 3+ Jahre in der Führung.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 142000 - 190000 € pro Jahr.

Join affirm as a Machine Learning Engineering Manager und werden Sie ein wesentlicher Bestandteil unserer Gruppe für maschinelles Lernen im Bereich Rückzahlung und Wiederherstellung. In dieser Rolle leiten Sie ein Team von ML-Ingenieuren, das Modelle entwickelt, die den nach der Origination folgenden Teil des Kreditzyklus antreiben. Dabei nutzen Sie neuartige ML-Techniken und reichhaltige Datenrepräsentationen, um das Rückzahlungsverhalten vorherzusagen, Inkassoprioritäten zu setzen und zu personalisieren sowie Verluste nach der Kreditvergabe zu minimieren.

In dieser Rolle helfen Sie, die Zukunft des maschinellen Lernens bei affirm zu gestalten. Sie arbeiten mit Ingenieuren, Produkt- und Risikoleitern zusammen, um fortschrittliche ML-Lösungen zu entwerfen, umzusetzen und zu skalieren, die kritische Fähigkeiten im gesamten Unternehmen vorantreiben. Sie werden Ingenieure betreuen, komplexe, mehrdeutige Probleme klären und zu einer kohärenten langfristigen ML-Strategie beitragen.

Diese Rolle ist in Europa angesiedelt, wobei Kandidaten aus dem Vereinigten Königreich, Polen oder Spanien willkommen sind.

Was Sie tun werden:

  • Setzen Sie die technische Strategie für Ihr Team und helfen Sie Ihren Ingenieuren, diese mit kritischen, geschäftsrelevanten Projekten in den Bereichen Rückzahlung, Inkasso, Wiederherstellung und Verlustminderung zu verknüpfen.
  • Agieren Sie als Multiplikator durch Ihre Definition und Befürwortung technischer Lösungen und betrieblicher Prozesse.
  • Arbeiten Sie teamübergreifend im Produktentwicklungszyklus, indem Sie mit Produktmanagement, Design, Analytik und Risiko zusammenarbeiten, um technische Nachhaltigkeit sicherzustellen und Risiken sowie Abwägungen gut zu verstehen und zu managen.
  • Entwickeln Sie Talente, indem Sie Feedback und Anleitung geben und durch Vorbildfunktion führen.

Was wir suchen:

  • Abschluss in einem technischen Bereich mit über 8 Jahren Branchenerfahrung, einschließlich über 3 Jahren in der Führung von Ingenieuren.
  • Hintergrund im Finanzdienstleistungssektor, insbesondere im Kredit-/Darlehensbereich, mit praktischer Erfahrung im Bereich Post-Origination-Modellierung – Inkasso, Rückzahlung, Wiederherstellung, Verlustminderung, Frühwarnsysteme oder Verhaltensrisiko.
  • Kenntnisse im maschinellen Lernen mit Erfahrung in Bereichen wie baumgestützte Modelle, Transformer, Deep Learning und agentisches ML.
  • Starke Ingenieursfähigkeiten und die Fähigkeit, praktische technische Führung zu bieten, während Sie mit unserem Code und unserer Architektur arbeiten.
  • Sie gedeihen in Mehrdeutigkeit und sind in der Lage, vom niedrigstufigen Sprachidiom bis zur Architektur großer Systeme zu wechseln, um zu verstehen, wie sie funktionieren.
  • Diese Position erfordert entweder gleichwertige praktische Erfahrung oder einen Bachelor-Abschluss in einem verwandten Bereich.

Vergütung:

Das Grundgehalt liegt zwischen £142,000 und £190,000 pro Jahr. Das Grundgehalt ist Teil eines Gesamtvergütungspakets, das möglicherweise Eigenkapitalvergütungen, monatliche Stipendien für Gesundheit, Wellness und Technologieausgaben sowie Leistungen (einschließlich 100% subventionierter medizinischer Versorgung, Zahn- und Augenversorgung für Sie und Ihre Angehörigen) umfasst.

Leistungen:

  • Krankenversicherung – affirm übernimmt alle Prämien für alle Deckungsstufen für Sie und Ihre Angehörigen.
  • Flexible Ausgaben – großzügige Stipendien für Lebensmittel, Technologie, Lebensstilbedürfnisse und Familiengründungskosten.
  • Urlaub – wettbewerbsfähige Urlaubs- und Feiertagsregelungen, die es Ihnen ermöglichen, sich zu erholen und neue Energie zu tanken.
  • ESPP – ein Mitarbeiteraktienkaufplan, der es Ihnen ermöglicht, Aktien von affirm zu einem Rabatt zu kaufen.

Wir sind stolz darauf, wettbewerbsfähige Leistungen anzubieten, die an unserem Kernwert verankert sind, dass die Menschen an erster Stelle stehen. Wir glauben, dass es unsere Verantwortung ist, ein integratives Vorstellungsgespräch für alle zu bieten, einschließlich Menschen mit Behinderungen. Wir freuen uns, angemessene Vorkehrungen für Kandidaten zu treffen, die während des Einstellungsprozesses individuelle Unterstützung benötigen.

Manager, Machine Learning Engineering (Repayment & Recovery) Arbeitgeber: Affirm

Affirm ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten. Mit einem starken Fokus auf persönliche Entwicklung und Teamarbeit fördert Affirm eine inklusive Unternehmenskultur, die Kreativität und Zusammenarbeit schätzt. Die attraktiven Benefits, einschließlich umfassender Gesundheitsversorgung und flexibler Ausgabenstipendien, sowie die Möglichkeit, an bedeutenden Projekten im Bereich Machine Learning zu arbeiten, machen Affirm zu einem idealen Arbeitsplatz für Fachkräfte, die einen positiven Einfluss auf die Finanztechnologie ausüben möchten.

A

Kontaktdaten:

Affirm Recruiting-Team

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Manager, Machine Learning Engineering (Repayment & Recovery) mit Bravour zu bestehen

Maschinenlernen
Teamführung
Technische Strategie
Modellierung im Finanzwesen
Kreditvergabe
Verhaltensrisiko
Baum-basierte Modelle