machine learning engineer in fintech

Wise; Greater London; On-site; GBP 90,000 - 120,000; Full time

Job summary

Wise ищет специалиста по ML/данным для разработки и поддержки слоя целостности данных меток в риск-модели. Вы будете работать над обучением, оценкой и развёртыванием моделей, строить конвейеры данных и сообщаться со смежными командами Risk Intelligence и Data Engineering.

Требуется степень в STEM, сильная база математики и статистики, опыт работы с Python/Java и SQL, а также навыки построения и мониторинга метрик качества данных.

Qualifications

• Степень в STEM: информатика, математика, статистика, физика или смежная область.
• Сильная математическая база и статистика для анализа данных.
• Опыт обучения, оценки и развёртывания ML/AI моделей, NLP/ Transformers.

Responsibilities

• Разрабатывать, масштабировать и поддерживать уровень целостности меток для Risk ML моделей.
• Определять и мониторить статистические основы и ключевые Метрики качества данных и меток.
• Проектировать автоматические аудиты для оценки качества меток со временем.
• Работать над обучением моделей, их оценкой и конвейером развёртывания.
• Сотрудничать с Risk Intelligence, Data Engineering и Product.

Skills

Python

Java

SQL

ML Fundamentals

Statistics

Data Visualization

NLP Frameworks

Data Pipelines

DevOps Basics

Education

BSc in STEM

Tools

Kafka

Job description

Описание

Wise is a global technology company building a way to move and manage money worldwide. It enables people and businesses to send money internationally, spend abroad, and make international payments.

Задачи

• Build, scale, and maintain the integrity layer of the label platform for Risk ML models
• Define, implement, and monitor statistical fundamentals and key quality metrics for data and labels
• Design automated audit processes to evaluate and monitor label quality over time
• Work end-to-end on machine learning model training, evaluation, and pipeline deployment
• Collaborate with cross-functional partners across Risk Intelligence, Data Engineering, and Product

Требования

• Hold a degree in STEM, such as Computer Science, Mathematics, Statistics, Physics, Chemistry, Electrical Engineering, or a related quantitative field
• Apply strong mathematical and statistical fundamentals to complex data environments
• Have hands-on experience across model training, evaluation, and deployment using Machine Learning, AI, Neural Networks, or NLP frameworks
• Have strong proficiency in Python or Java for data scripting and production engineering
• Have advanced SQL skills
• Have hands-on experience building static data pipelines
• Conduct deep-dive data analysis and use data visualization tools to understand statistical behavior

Nice to have:

• Success in competitive machine learning environments or platforms such as Kaggle, KDD competitions, or Google Summer of Code / GSoC, experience with Graph Neural Networks (GNNs), Support Vector Machines (SVM), Natural Language Processing (NLP), Transformers/LSTMs, familiarity with real-time streaming data pipelines such as Kafka, domain experience in Fintech, E-commerce, or fast-scaling tech companies.

Условия

No conditions specified