Senior ML Engineering Team Lead - Financial Crime

Wise защищает миллионы клиентов и миллиарды транзакций от мошенничества, отмывания денег и финансовых преступлений. Наши ML-системы — это передовая линия обороны: они работают в глобальном масштабе, обрабатывая 100K запросов в минуту при строгих SLA по задержке менее 50ms. Нам нужен выдающийся технический лидер, который будет отвечать за то, как эти модели разрабатываются, выпускаются и масштабируются.

Мы ищем Senior ML Engineering Lead, чтобы создать и развивать инженерное направление Risk Modelling в Wise. Вы будете отвечать за стандарт полного жизненного цикла моделей для выявления финансовых преступлений — от офлайн-экспериментов до внедрения в production и мониторинга в реальном времени — и соберёте команду, которая будет его реализовывать. Ваша задача — построить автоматизированную инженерную экосистему и организацию, которые безопасно масштабируют это до сотен моделей.

Это редкая лидерская роль «с нуля» с сильной поддержкой и вовлечённостью CTO и высшего руководства Wise.

The Model Factory: спроектировать декларативный пайплайн, который превращает конфигурационный файл в развёрнутую модель с мониторингом — инженерную основу для масштабирования до сотен моделей

The Experimentation Engine: выстроить повторно используемый путь от исследований (в партнёрстве с DS Research) до высокопроизводительного production для традиционных и современных архитектур

Model Operations: создать инфраструктуру для автоматического переобучения, обнаружения дрейфа, симуляции/управления порогами и аудиторских следов — операционный слой, необходимый для безопасной работы сотен моделей в большом масштабе

The Team: нанимать, возглавлять и наставлять команду ML-инженеров мирового уровня. С нуля построить высокоэффективную культуру, ориентированную на инженерию, — задать стандарты найма, технический уровень и пути роста

Cross-Platform Partnership: определить и выстроить партнёрство с ключевыми платформенными командами — отвечать за решения «build vs consume» для вашего направления

Вы явно возглавляли или создавали команду ML Engineering или автоматизации жизненного цикла моделей (а не просто пользовались ею) в быстрорастущей компании — вы определяли стандарты, которым следовали другие инженерные команды

Глубина на уровне систем и математики: вы можете спроектировать архитектуру model factory, провести ревью пайплайна обучения и отладить регрессию задержки инференса во время выполнения

Опыт работы в высоконагруженных средах, где ограничения по задержке жёсткие, а сбои моделей влекут огромные финансовые последствия

Подтверждённый опыт найма и развития senior-инженеров — вы построили команду, а не просто унаследовали её

Умение действовать в условиях неопределённости и принимать решения на уровне архитектуры при неполной информации — это разработка с нуля, а не роль по оптимизации

Достаточно сильные технические навыки, чтобы направлять и проводить ревью в областях deep learning, ML-систем и production-инфраструктуры — вы руководите через глубину знаний, а не только через делегирование

Опыт работы в fintech- или платёжной компании tier-1

Опыт использования графовых методов (GNNs, entity resolution) в production

Опыт дообучения foundation-моделей или оценки LLM

Опыт внедрения практик ML-инженерии в организациях, переходящих от классического ML к deep learning

• Начальная зарплата: £135,000 - £175,000 + RSUs
• Wise Benefits