ML platform engineer in financial crime

Wise; Greater London; On-site; GBP 88,000 - 111,000; Full time

Job summary

Wise — одна из самых быстрорастущих глобальных финансовых платформ. Мы ищем Senior ML Platform Engineer для построения платформы жизненного цикла моделей для защиты транзакций и масштабирования ML-решений.

Вы будете проектировать декларативный конвейер обучения, унифицированный интерфейс упаковки и сервировки моделей, а также систему оценки и мониторинга, включая аудит и соответствие регуляторным требованиям.

Qualifications

• Опыт построения ML-платформ в продакшене: обучающие конвейеры, сервисинг моделей, фреймворк оценки, мониторинг.
• Инфраструктура, от которой зависят другие команды, а не работа отдельных моделей.
• Хорошие основы программирования: надежные, хорошо протестируемые и поддерживаемые системы.
• Опыт с оркестрацией ML (Airflow, Kubeflow и пр.), реестрами моделей (MLflow) и контейнеризацией.

Responsibilities

• Проектирование и создание объявленного обучающего конвейера — стандартизированное конфигурационное обучение без написания кода развёртывания.
• Создание упаковки и сервировки моделей — единый интерфейс для разных типов моделей через единый API.
• Реализация фреймворка оценки моделей — стандартизированные метрики, воспроизводимое сравнение и автоматические gating-валидаторы.
• Разработка мониторинга моделей — дрейф, оповещения о ухудшении производительности, триггеры повторного обучения и аудит для регуляторного соответствия.
• Интеграция с инфраструктурой Wise ML — согласование границ, чтобы инструменты жизненного цикла FinCrime работали на основе общихFoundation.
• Повышение продуктивности дата-сайентистов — цель платформы — экономия времени на эксплуатацию в пользу улучшения эффективности обнаружения.

Skills

Python

Kotlin/Java

SQL

Strong software engineering

ML orchestration

Tools

Airflow

Kubeflow

MLflow

Container deployment

Job description

Описание:

Wise is one of the fastest-growing global financial platforms, and as we scale, so does the sophistication of the ML systems protecting every transaction. Our Risk ML team is building the model lifecycle platform that makes it possible to develop, deploy, and monitor ML models for financial crime detection - reliably, reproducibly, and at scale. We're looking for a Senior ML Platform Engineer to build this platform from the ground up.

Задачи:

• Designing and building the declarative training pipeline - standardised, config-driven model training that any data scientist can use without writing deployment code
• Building model packaging and serving abstraction - a unified interface that handles multiple model types (classical ML, deep learning, emerging architectures) through a consistent API
• Implementing the model evaluation framework - standardised metrics, reproducible comparison, and automated validation gates
• Building model monitoring - drift detection, performance degradation alerts, automated retraining triggers, and full audit trails for regulatory compliance
• Owning the integration layer with Wise's central ML infrastructure - aligning on boundaries so FinCrime-specific lifecycle tooling builds cleanly on shared foundations
• Maximising data science productivity - your platform's success is measured by how much time shifts from operational maintenance to improving detection performance

Требования:

• Experience building ML platform infrastructure in production - training pipelines, model serving, evaluation frameworks, or monitoring systems.
• Infrastructure that other teams depend on, not individual model work.
• Strong software engineering fundamentals - you build reliable, well-tested, maintainable systems.
• Python, Kotlin/Java, SQL.
• Experience with ML orchestration (Airflow, Kubeflow, or equivalent), model registries (MLflow or similar), and container-based deployment
• End-to-end understanding of the ML lifecycle - data ingestion through training, packaging, serving, and monitoring - and knowledge of where things break
• A product mindset for internal tooling - you think about data scientists as users and build for adoption, not just functionality
• Будет плюсом: Model serving at scale - latency optimisation, ONNX packaging, canary deployments for models; Experience in FinCrime, fraud, AML, or regulated environments where audit trails and model governance are non-negotiable; Experience with model monitoring and drift detection systems in production; Track record of migrating teams from manual ML workflows to platform-based approaches

Условия:

Starting salary: £87,500 - £111,000 + RSUs