Data Scientist (antifraud)

Описание роли

На позиции Data Scientist (antifraud) вы будете ответственные за полный цикл разработки и поддержки ML-решений для выявления мошенничества в пользовательских и транзакционных потоках. Ваша основная задача – создавать, обучать и оптимизировать модели классификации и аномалий на данных о поведении, платежах и тикетах. Вы будете заниматься фиче-инжинирингом, настройкой holdout-выборок и оптимизацией метрик (precision, recall, F1-score), а также настраивать регулярный мониторинг ключевых показателей и автоматические алерты при всплесках фрода. В рамках работы предстоит интегрировать антифрод-логику с модулями anti-bot, KYC, бонусной системой и payment risk engine.

Особенности вакансии

* Конкурентная зарплата 4000–6000 € в месяц и годовой бонус до 100% ЗП по результатам работы.
* Частичная компенсация аренды жилья до 750 € и возможность беспроцентной рассрочки.
* Полный соцпакет по ТК Кипра, спорт-бенефит, оплаченный английский SkyEng, питание в офисе (завтраки и обеды).
* Оплачиваемая поездка на выставки и конференции, доступ к внешним курсам и внутреннему R&D-бюджету.
* Работа с передовыми технологиями: Python (pandas, sklearn, XGBoost/CatBoost/LightGBM), TensorFlow/PyTorch, SQL (join, window-функции), Airflow, Git, Jupyter, Tableau или Looker.
* Участие в исследовательских проектах: PU-learning, graph-analysis, sequence-mining, A/B-тестирование новых гипотез.
* Возможность карьерного роста: переход от Middle+ к Senior и Teamlead, а также горизонтальное развитие в Data Engineering или Data Analytics.

О компании Straba

Straba — ведущий разработчик anti-fraud решений для iGaming и финансовых платформ. Мы используем современные методы AI/ML, чтобы защищать клиентов от бот-атак до регистрации, бонус-абьюза и сложных схем отмывания средств. Наша команда состоит из экспертов в data science, кибербезопасности и продуктовой аналитики. В 2024 году Straba открыла офис в Лимассоле, расширив европейское присутствие и инвестируя в собственные исследования и масштабируемые платформы предотвращения мошенничества.