ml engineer in fintech

Enfint; Greater London; On-site; GBP 90,000 - 150,000; Full time

Job summary

Wise ищет специалиста по машинному обучению для поддержки глобальной платформы обработки рисков и данных. Вы будете строить и поддерживать конвейеры обучения, оценки и развёртывания моделей, а также мониторить качество данных и метрики.

Требуется опыт с Python/SQL и ML-Frameworks; знание NLP, Transformer и графовых сетей приветствуется; работа в кросс-функциональной команде Risk Intelligence.

Qualifications

• Степень в STEM, например CS/математика или физика
• Эффективное применение математических и статистических основ к данным
• Опыт обучения, оценки и развёртывания моделей ML/AI
• Опыт Python или Java для скриптов данных и продакта
• Углублённые SQL навыки
• Построение конвейеров данных и глубинный анализ
• Навыки визуализации данных для понимания статистики
• Признателен опыт соревнований ML (Kaggle/GSoC)
• Опыт работы с GNN, SVM, NLP, Transformers или LSTM
• Знакомство с потоками данных в реальном времени (Kafka)
• Опыт в Финтех/электронной коммерции приветствуется

Responsibilities

• Разрабатывать, масштабировать и поддерживать слой целостности для моделей Risk ML
• Определять статистические основы и ключевые метрики качества данных и меток
• Проектировать автоматические процессы аудита качества меток
• Работать над обучением, оценкой и развёртыванием ML-моделей
• Сотрудничество с Risk Intelligence, Data Engineering и Product

Skills

Математика

Статистика

Python

Java

SQL

Аналитика данных

NLP

GNN/SVM

Kafka

Fintech опыт

Education

Степень в STEM

Tools

Python

Java

SQL

Data pipelines

Job description

Описание

Wise is a global technology company building services for moving and managing money worldwide. It enables people and businesses to send money internationally, spend abroad, and make and receive 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 closely 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
• Demonstrate strong proficiency in Python or Java for data scripting and production engineering
• Have advanced SQL skills
• Build static data pipelines and conduct deep-dive data analysis
• 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, or 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