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Senior ML Engineer — financial services AI

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GCash

Vollzeit
Senior
Risk & growth
Hybrid
5th Avenue, Taguig, Metro Manila 1634, Philippines · Hybrid
Manila, Philippines
PHP 150k–250k/month + bonus

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: 5th Avenue, Taguig, Metro Manila 1634, Philippines · Hybrid
Vergütung: PHP 150k–250k/month + bonus
Erfahrungslevel: Senior
Team: Risk & growth
Benefits

Über die Rolle

Was das Team sucht und wie die Position passt.

GCash is hiring a Senior Senior ML Engineer — financial services AI on the Risk & growth team (Hybrid · Manila, Philippines). 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.

GCash (Mynt) is the Philippines' dominant mobile wallet — tens of millions of users from BGC, Manila.

Senior ML Engineer: fraud, credit, and Tagalog/English support AI.

Missions

Risk models on P2P and merchant payments.
Evaluated LLM flows for in-app customer care.

Stack & environment

Python, PyTorch, Spark, Kubernetes.

What we look for

Fintech ML at scale; hybrid Metro Manila.

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.).

KubernetesTool
Deploying and scaling model services with health checks, autoscaling, and rollout discipline.
SparkTool
Distributed feature generation and batch scoring on large tabular or event datasets.

Sie passen besonders gut, wenn…

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

You can show evidence in your application: Fraud, credit, or Tagalog/English support LLM with mobile metrics.
Several of these show up in recent shipped work—not only on your CV: Python, PyTorch, SQL, Machine Learning, and Kubernetes.
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 · Manila, Philippines)—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

Fraud, credit, or Tagalog/English support LLM with mobile metrics.

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