KI-Rolle · Offenes Angebot

ML Engineer — fintech personalization

Wealthsimple

Diese Ausschreibung ist optimiert für KI-native Talente: klare Skills und Tools, damit Kandidaten vor der Bewerbung einschätzen können, ob es passt — und Sie weniger Fehlpassungen screenen.

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Auf einen Blick

Arbeitsmodell, Ort und wichtige Daten des Inserats.

Anstellungsart: Vollzeit
Arbeitsort-Modell: Hybrid
Standort: 80 Spadina Ave, Toronto, ON M5V 2J4, Canada · Hybrid
Vergütung: CAD 120k–155k/year + equity
Erfahrungslevel: Senior
Team: Data & ML
Benefits

Über die Rolle

Was das Team sucht und wie die Position passt.

Wealthsimple is hiring a Senior ML Engineer — fintech personalization on the Data & ML team (Hybrid · Toronto, Canada). This is a hands-on role in LLM & generative AI—not a generic “AI enthusiast” post.

You will own LLM features, retrieval, agents, and evaluation end to end: problem framing, offline evaluation, safe rollout, and iteration from production signals. Success is measured with clear metrics (quality, latency, cost, or business KPIs)—not slide decks alone.

Wealthsimple makes investing accessible to Canadians through modern fintech products.

Ship personalization and risk ML with compliance-aware engineering in Toronto.

What you will do

Ship production ML in regulated fintech with offline evals, monitoring, and safe rollout.
Work with product and domain experts on requirements and trade-offs.
Improve data pipelines, labeling, and metrics tied to business KPIs.
Document runbooks for on-call and customer-facing teams.

What we look for

Strong Python and modern ML/LLM stack with shipped features.
SQL, experimentation, and clear communication to stakeholders.
Eligible to work in the listed country; professional English required.

Gesuchte Skills

Was jede Fähigkeit in dieser Rolle bedeutet — keine reine Keyword-Liste.

Python
Production Python for data pipelines, model code, APIs, and automated tests—not notebook-only workflows.
PyTorch
Training and inference with PyTorch: reproducible experiments, checkpointing, and deployment-minded exports.
SQL

Tools & Stack

Genannte Plattformen und Produkte für diese Rolle (APIs, IDEs, Vector-DBs, CRMs, Design-Tools usw.).

dbtTool
Regular use of dbt in the LLM & generative AI stack—configuration, debugging, and team conventions.

Sie passen besonders gut, wenn…

Auf diese Stelle zugeschnitten — prüfen Sie Ihre Passung vor der Bewerbung.

You can show evidence in your application: Personalization or risk model with compliance awareness.
Several of these show up in recent shipped work—not only on your CV: Python, PyTorch, SQL, and dbt.
You have owned LLM features, retrieval, agents, and evaluation in production: debugging live issues, running postmortems, and iterating from real user or business signals.
You are comfortable with the hybrid rhythm (Hybrid · Toronto, Canada)—onsite collaboration when it matters, deep work when remote.
You explain trade-offs (quality, cost, latency, safety) in plain language—with numbers or examples, not buzzwords.

Bewerben

Nur mit Kandidatenkonto: tragen Sie Überschrift und Bio unter ein, optional einen CV-Link oder PDF, damit Recruiter Ihren vollen Lebenslauf sehen. Dann kurzes Pitch — Bewerbungen nutzen Ihre Login-E-Mail.

Was der Arbeitgeber möchte

Personalization or risk model with compliance awareness.

Mit Kandidatenkonto anmelden, um sich zu bewerben

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