ai engineer in fintech

Enfint; Greater London; On-site; GBP 110,000 - 130,000; Full time

Benefits offered by this job

Compensation up to £130k

Job summary

Enfint ищет специалиста в области AI-агентов и инфраструктуры, который проектирует и внедряет надежные системы для критически важных банковских процессов. Ваша роль охватывает eval-ы, петли обратной связи и внедрение промптов, работая над системами, ориентированными на производительность.

Требуется глубокий опыт в ML (supervised и self-supervised), сильное умение проектировать архитектуру и работать с Node.js/TypeScript на полном стеке.

Qualifications

• Опыт разработки производственной инфраструктуры для агентов (agentic/LLM).
• Опыт построения eval-ов, петлей обратной связи иFallback-механизмов.
• Прагматичные подходы к ML: контролируемые и самообучающие методы.
• Ориентация на продукт, знание полного стека разработки.
• Умение работать с Node.js и TypeScript.
• Сильные навыки системного проектирования.
• Способность адаптироваться к быстрому темпу и эволюции датчика данных.
• Желателен: недавние исследования в области ML.

Responsibilities

• Разработка и внедрение инфраструктуры надежности агентов, включая eval-ы, петли обратной связи, конструирование промптов и обходные механизмы.
• Создание и поддержка логики решения с участием человека для критически важных действий агентов.
• Владение проприетарными моделями с контролируемым и самообучающимся обучением и pragmatic применение современных исследований.
• Участие во всем стеке — агентная и программная часть, включая Node и TypeScript.
• Формирование развивающейся стратегии обработки данных для производственных AI-агентов.

Skills

LLM infrastructure

Prompt engineering

Human-in-the-loop

Node.js

TypeScript

System design

Job description

Описание

The company builds and licenses AI agents that automate critical customer lifecycle workflows for major financial institutions. It operates agentic systems in production for complex, high-stakes banking processes and is scaling rapidly with significant traction.

Задачи

• Design and implement agent reliability infrastructure, including evals, feedback loops, prompt engineering, and fallbacks
• Build and maintain human-in-the-loop decision logic for high-stakes agent actions
• Own proprietary supervised and self-supervised ML models and apply recent academic work pragmatically
• Contribute across the full agentic and software stack, including Node and TypeScript
• Shape the evolving data strategy for production AI agents

Требования

• Production experience building and maintaining agentic or LLM infrastructure, including evals, feedback loops, prompt engineering, fallbacks, and human-in-the-loop decision logic
• Pragmatic ML foundation across supervised and self-supervised methods
• Product-leaning and full-stack mindset
• Comfort contributing to a Node and TypeScript software stack
• Strong system design capabilities
• Proven adaptability in a technical assessment, such as TypeScript
• Ability to execute at pace and own a defined area while data strategy evolves
• Nice to have: recent academic work in ML

Условия

• Compensation up to £130k
• The company is backed by leading VCs
• The role involves working on high-impact production AI systems for major financial institutions