KI-Rolle · Offenes Angebot

ML Engineer — credit & IoT analytics

M-KOPA

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.

4 Skills2 Tools

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Auf einen Blick

Arbeitsmodell, Ort und wichtige Daten des Inserats.

Anstellungsart: Vollzeit
Arbeitsort-Modell: Hybrid
Standort: Apic Centre, Nairobi, NA 00100, Kenya · Hybrid
Vergütung: KES 350k–550k/month + bonus
Erfahrungslevel: Senior
Team: Data science
Benefits

Über die Rolle

Was das Team sucht und wie die Position passt.

M-KOPA is hiring a Senior ML Engineer — credit & IoT analytics on the Data science team (Hybrid · Nairobi, Kenya). This is a hands-on role in robotics & industrial AI—not a generic “AI enthusiast” post.

You will own edge deployment, safety constraints, and physical systems 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.

M-KOPA finances smartphones and solar devices for underbanked customers — data hub in Nairobi.

ML Engineer: credit scoring, device telemetry, and collections optimization.

Missions

Alternative credit signals from IoT and mobile money behavior.
Explainable models for regulatory and customer trust.

Stack & environment

Python, PyTorch, SQL, Airflow.

What we look for

Fintech/credit ML; hybrid Nairobi.

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.).

DockerTool
Containerized services and reproducible dev environments for ML and LLM workloads.
AirflowTool
Scheduled ML pipelines with SLAs, backfills, and data-quality checks between stages.

Sie passen besonders gut, wenn…

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

You can show evidence in your application: Credit scoring, device telemetry ML, or collections optimization.
Several of these show up in recent shipped work—not only on your CV: Python, PyTorch, SQL, Machine Learning, and Docker.
You have owned edge deployment, safety constraints, and physical systems in production: debugging live issues, running postmortems, and iterating from real user or business signals.
You are comfortable with the hybrid rhythm (Hybrid · Nairobi, Kenya)—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

Credit scoring, device telemetry ML, or collections optimization.

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