Plaid is hiring: Senior Machine Learning Engineer - Fraud (Research Scientist) i

Senior Machine Learning Engineer (Research Scientist)

We believe that the way people interact with their finances will drastically improve in the next few years. We're dedicated to empowering this transformation by building the tools and experiences that thousands of developers use to create their own products. Plaid powers the tools millions of people rely on to live a healthier financial life. We work with thousands of companies like Venmo, SoFi, several of the Fortune 500, and many of the largest banks to make it easy for people to connect their financial accounts to the apps and services they want to use. Plaid's network covers 12,000 financial institutions across the US, Canada, UK and Europe. Founded in 2013, the company is headquartered in San Francisco with offices in New York, Washington D.C., London and Amsterdam.

The Data team within Plaid's Fraud organization builds the machine learning systems that power Plaid's cutting-edge fraud detection products. By leveraging Plaid's extensive network data, we enable proactive fraud preventionstopping fraud before it happens. Our team owns the entire ML lifecycle, from developing feature pipelines and training models to deploying and monitoring them in production. We ensure that our systems scale reliably and efficiently as Plaid continues to grow and support hundreds of customers.

As a Senior Machine Learning Engineer (Research Scientist) on Plaid's Fraud Data team, you will design and build scalable ML infrastructure that powers our industry-leading fraud detection product. You'll lead the evolution of our model deployment, monitoring, and observability frameworks to ensure high reliability and performance at scale. Collaborating closely with teams across ML Infrastructure, Product, and Engineering, you'll deliver robust systems that protect users and customers from fraud. In addition, you'll mentor other engineers and help shape the long-term technical vision and strategy of the Fraud Data team.

***We are open to remote candidates for this role***

Responsibilities

• Lead applied research to develop next-generation fraud models over relational graphs, sequential events, images, and videos data.
• Design and run rigorous experiments and develop evaluation methodologies that reflect real-world fraud dynamics.
• Prototype state-of-the-art model architectures (Graph Neural Networks, Transformer-based foundation models) and translate successful prototypes into production with fellow MLEs.
• Publish and communicate results internally and externally raising the technical bar for fraud ML at Plaid.

Qualifications

• PhD strongly preferred; we will consider equivalent research experience with a strong publication/innovation track record.
• 3+ years of experience as a Machine Learning Engineer or Research Scientist.
• Strong scientific rigor and communication.
• Strong Python skills + ability to build high-quality research prototypes.
• Fraud / security / abuse domain experience. - Nice to have
• Experience with large-scale training, graph systems, and sequential modeling. - Nice to have

$225,600 - $337,200 a year

The target base salary for this position ranges from $225,600/year to $337,200/year in Zone 1. The target base salary will vary based on the job's location.

Our geographic zones are as follows:

• Zone 1 - New York City and San Francisco Bay Area
• Zone 2 - Los Angeles, Seattle, Washington D.C.
• Zone 3 - Austin, Boston, Denver, Houston, Portland, Sacramento, San Diego
• Zone 4 - Raleigh-Durham and all other US cities

Our mission at Plaid is to unlock financial freedom for everyone. To support that mission, we seek to build a diverse team of driven individuals who care deeply about making the financial ecosystem more equitable. We recognize that strong qualifications can come from both prior work experiences and lived experiences. We encourage you to apply to a role even if your experience doesn't fully match the job description. We are always looking for team members that will bring something unique to Plaid!

Plaid is proud to be an equal opportunity employer and values diversity at our company. We do not discriminate based on race, color, national origin, ethnicity, religion or religious belief, sex (including pregnancy, childbirth, or related medical conditions), sexual orientation, gender, gender identity, gender expression, transgender status, sexual stereotypes, age, military or veteran status, disability, or other applicable legally protected characteristics. We also consider qualified applicants with criminal histories, consistent with applicable federal, state, and local laws. Plaid is committed to providing reasonable accommodations for candidates with disabilities in our recruiting process. If you need any assistance with your application or interviews due to a disability, please let us know at accommodations@plaid.com.

In Summary: Plaid powers the tools millions of people rely on to live a healthier financial life . The Data team builds the machine learning systems that power Plaid's cutting-edge fraud detection products . You'll lead the evolution of our model deployment, monitoring, and observability frameworks to ensure high reliability and performance at scale .

En Español:

Ingeniero de aprendizaje automático senior (científico investigador)

Creemos que la forma en que las personas interactúan con sus finanzas mejorará drásticamente en los próximos años. Estamos dedicados a empoderar esta transformación mediante la construcción de herramientas y experiencias que miles de desarrolladores utilizan para crear sus propios productos. Plaid potencia las Herramientas que millones de personas confían en vivir una vida financiera más saludable. Trabajamos con miles de compañías como Venmo, SoFi, varias de las Fortune 500 y muchos de los bancos más grandes para facilitar que la gente conecte sus cuentas financieras a las aplicaciones y servicios que quieren usar. La red de Plaid cubre 12.000 instituciones financieras en Estados Unidos, Canadá, Reino Unido y Europa. Fundada en 2013, la compañía tiene su sede en San Francisco con oficinas en Nueva York, Washington DC, Londres y Ámsterdam.

El equipo de datos dentro de la organización Fraud de Plaid construye los sistemas de aprendizaje automático que impulsan los productos avanzados de detección del fraude. Al aprovechar los extensos datos de red de plaid, permitimos una prevención proactiva del fraude para detener el fraude antes de que ocurra. Nuestro equipo posee todo el ciclo de vida del ML, desde desarrollar tuberías de características y modelos de capacitación hasta desplegarlos y monitorearlos en producción. Nos aseguramos de que nuestros sistemas escalaran confiablemente y eficientemente a medida que Plaid continúa creciendo y apoyando a cientos de clientes.

Como Ingeniero Senior de Aprendizaje Automático (Científico de Investigación) en el equipo de Datos Fraud de Plaid, diseñará y construirá una infraestructura ML escalable que impulsará nuestro producto líder en la detección del fraude. Dirigirá la evolución de nuestra implementación de modelos, monitoreo y marcos de observabilidad para garantizar una alta fiabilidad y rendimiento a gran escala. Colaborando estrechamente con equipos de Infraestructuras, Productos e Ingeniería ML, ofrecerás sistemas robustos que protegen a los usuarios y clientes contra el fraude.

***Estamos abiertos a candidatos remotos para este papel***

Responsabilidades

• Dirigir la investigación aplicada para desarrollar modelos de fraude de próxima generación sobre gráficos relacionales, eventos secuenciales, imágenes y datos de videos.
• Diseñar y ejecutar experimentos rigurosos y desarrollar metodologías de evaluación que reflejen la dinámica del fraude en el mundo real.
• Prototipo de las arquitecturas modelo más avanzadas (Graph Neural Networks, modelos basados en transformadores) y traducir los prototipos exitosos a la producción con otros MLEs.
• Publicación y comunicación de resultados internos y externos que eleven la barra técnica para el fraude ML en Plaid.

Qualificaciones

• El doctorado es muy preferido; consideraremos una experiencia de investigación equivalente con un sólido historial de publicación/innovación.
• 3+ años de experiencia como ingeniero de aprendizaje automático o científico investigador.
• Fuerte rigor científico y comunicación.
• Fuertes habilidades en Python + capacidad para construir prototipos de investigación de alta calidad.
• Experiencia en el dominio de fraude / seguridad / abuso.
• Experiencia en capacitación a gran escala, sistemas gráficos y modelado secuencial.

$225.600 - $337.200 al año

El salario base objetivo para este puesto oscila entre $225.600/año y $337.200/años en la Zona 1.

Nuestras zonas geográficas son las siguientes:

• Zona 1 - Ciudad de Nueva York y Área de la Bahía de San Francisco
• Zona 2 - Los Ángeles, Seattle y Washington DC
• Zona 3 - Austin, Boston, Denver, Houston, Portland, Sacramento y San Diego
• Zona 4 - Raleigh-Durham y todas las demás ciudades estadounidenses

Nuestra misión en Plaid es desbloquear la libertad financiera para todos. Para apoyar esa misión, buscamos construir un equipo diverso de individuos impulsados que se preocupan profundamente por hacer el ecosistema financiero más equitativo. Reconocemos que las calificaciones sólidas pueden provenir tanto de experiencias laborales anteriores como de vivencias vividas.

Plaid se enorgullece de ser un empleador de igualdad de oportunidades y valora la diversidad en nuestra empresa. No discriminamos por raza, color, origen nacional, etnia, religión o creencia religiosa, sexo (incluidos embarazos, partos o afecciones médicas relacionadas), orientación sexual, género, identidad de género , expresión de géneros, estatus transgénero, estereotipos sexuales, edad, estado militar o veterano, discapacidad u otras características legalmente protegidas aplicables. También consideramos a los solicitantes calificados con antecedentes penales, consistentes con las leyes federales, estatales y locales aplicables.