Senior ML Engineering Lead - Financial Crime

Wise защищает миллионы клиентов и миллиарды в транзакциях от мошенничества, отмывания денег и финансовых преступлений. Наши ML‑системы — первая линия обороны, работающая в глобальном масштабе 100 000 запросов в минуту при строгих SLA по задержке менее 50 мс. Нам нужен выдающийся технический лидер, который возьмёт на себя ответственность за то, как эти модели проектируются, поставляются и масштабируются.

Мы ищем Senior ML Engineering Lead, который построит и разовьёт инженерный столп Risk Modelling в Wise. Вы будете отвечать за полный стандарт жизненного цикла модели для обнаружения финансовых преступлений — от офлайн‑экспериментов до развертывания в продакшн и мониторинга в реальном времени, а также сформируете команду для его реализации. Ваша задача — построить автоматизированную инженерную экосистему и организацию, которая безопасно масштабирует сотни моделей.

Это редкая роль в «зелёном поле» с сильной поддержкой со стороны CTO Wise и высшего руководства.

Model Factory: Спроектировать декларативный конвейер, который превращает конфигурационный файл в развернутую, мониторируемую модель — инженерный фундамент для масштабирования до сотен моделей.

Experimentation Engine: Создать повторяемый путь от исследований (в сотрудничестве с DS Research) к высокопроизводительному продакшну для традиционных и современных архитектур.

Model Operations: Построить инфраструктуру для автоматического переобучения, обнаружения дрейфа, симуляции/управления порогами и аудиторских журналов — операционный слой, необходимый для безопасного масштабирования сотен моделей.

The Team: Нанять, возглавить и наставлять команду мирового уровня ML‑инженеров. С нуля сформировать культуру высокой производительности, ориентированную на инженерию — установить стандарты найма, технический порог и пути роста.

Cross‑Platform Partnership: Определить и управлять партнёрством с ключевыми платформенными командами — отвечать за решения «строить vs использовать» для вашего столпа.

Вы явно руководили или создавали команду ML Engineering или автоматизации жизненного цикла моделей (не просто пользовались ею) в компании с быстрым ростом — вы определяли стандарты, которым следовали другие инженерные команды.

Глубина системного уровня и математики: вы способны спроектировать архитектуру фабрики моделей, провести ревью конвейера обучения и отладить регрессию задержки инференса в рантайме.

Опыт работы в средах с высоким пропускным способностью, где ограничения по задержке жёсткие, а сбои моделей влекут за собой огромные финансовые последствия.

Доказанный опыт найма и развития старших инженеров — вы построили команду, а не просто унаследовали её.

Умение работать в условиях неопределённости и принимать архитектурные решения при неполной информации — это построение «зелёного поля», а не роль оптимизатора.

Достаточно сильные технические навыки, чтобы направлять и ревьюировать работу в области глубокого обучения, ML‑систем и продакшн‑инфраструктуры — вы руководите через глубину, а не только делегированием.

Опыт работы в финтехе или платёжной компании уровня tier‑1.

Опыт применения графовых методов (GNNs, entity resolution) в продакшн.

Опыт донастройки фундаментальных моделей или оценки LLM.

Опыт внедрения практик ML‑инжиниринга в организациях, переходящих от классического ML к глубокому обучению.

• Starting salary: £135,000 - £175,000 + RSUs
• Wise Benefits

#LI-AB3 #LI-Hybrid