Staff Applied ML Engineer, Real-Time FinCrime AI Architect

Wise; Greater London; On-site; GBP 145,000 - 182,000; Full time

Benefits offered by this job

RSUs

Конкурентная компенсация

Job summary

Wise ищет Staff Applied ML Engineer, чтобы возглавить архитектуру и развивать production нейронные модели для обнаружения финансовых преступлений на глобальном масштабе. Вы будете определять архитектурную стратегию, разворачивать модели в реальном времени, создавать повторяемые пайплайны, исследовать foundation-модели и наставлять инженеров и дата-сайентистов на передовой ML.

Опыт масштабируемых ML-систем, знание PyTorch и Python, а также способность влиять на техническую стратегию —

Qualifications

• Основы глубокого обучения и теории нейронных сетей.
• Опыт развёртывания ML-систем в продакшене и под реальную нагрузку.
• Умение принимать архитектурные решения и нести ответственность за траекторію.
• Менторство инженеров и дата-сайентистов, наставничество.
• Способность к кросс-функциональному взаимодействию.

Responsibilities

• Разработка и развёртывание ML/ DL моделей для детекции финансовых преступлений в реальном времени.
• Определение архитектурной стратегии для применения ML в рисках и FinCrime.
• Построение повторяемого конвейера от экспериментов до продакшена.
• Изучение и прототипирование foundation-моделей и embedding-методов.
• Сотрудничество с Data Science по оценке моделей и дизайну экспериментов.

Skills

Deep learning fundamentals

Production ML systems

Architecture decisions

Mentoring

Cross-team collaboration

Tools

Python

PyTorch

Distributed training

ML pipeline orchestration

Graph neural networks

Job description

Wise ищет Staff Applied ML Engineer, чтобы возглавить архитектуру и развивать production нейронные модели для обнаружения финансовых преступлений на глобальном масштабе. Вы будете определять архитектурную стратегию, разворачивать модели в реальном времени, создавать повторяемые пайплайны, исследовать foundation-модели и наставлять инженеров и дата-сайентистов на передовой ML.

Опыт масштабируемых ML-систем, знание PyTorch и Python, а также способность влиять на техническую стратегию —