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KI-Rolle · Offenes Angebot

Senior ML Engineer — super-app marketplace

Grab

Vollzeit
Senior
Marketplace intelligence
Hybrid
3 Media Close, Singapore 138498 · Hybrid
Singapore, Singapore
SGD 140k–200k/year + 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: 3 Media Close, Singapore 138498 · Hybrid
Vergütung: SGD 140k–200k/year + bonus
Erfahrungslevel: Senior
Team: Marketplace intelligence
Benefits: RSUs, hybrid One-North, regional mobility.
Bewerbung: ETA, pricing, or ranking ML with A/B proof in Southeast Asia.
Unternehmenswebsite: www.grab.com
Veröffentlicht: 19. Juni 2026
Aktualisiert: 3. Aug. 2026

Über die Rolle

Was das Team sucht und wie die Position passt.

Grab is hiring a Senior Senior ML Engineer — super-app marketplace on the Marketplace intelligence team (Hybrid · Singapore, Singapore). This is a hands-on role in computer vision & geospatial AI—not a generic “AI enthusiast” post.

You will own vision, sensor, or geospatial models in production 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.

Grab is Southeast Asia's leading super-app — rides, food, payments, and financial services — operating across eight countries from its Singapore headquarters.

Senior ML Engineer (hybrid Singapore): improve dispatch, dynamic pricing, fraud detection, and personalized feeds for hundreds of millions of transactions.

Models must generalize across markets (ID, MY, TH, VN, PH, SG) with heterogeneous infrastructure and regulatory constraints.

About Grab

NASDAQ-listed technology company headquartered in One-North, Singapore.
Petabyte-scale data platform; experimentation culture with guardrails.
Engineering hubs across ASEAN with Singapore as ML center of excellence.

What you will do

Own ML features end-to-end: training, shadow deploys, A/B tests, monitoring.
Build geospatial and time-series models for ETA and supply-demand balance.
Improve fraud and trust models for payments and marketplace integrity.
Mentor engineers on feature stores and reproducible offline evals.

Stack & environment

Python, PyTorch, Spark, SQL, Kubernetes on AWS.
Hybrid Singapore; occasional travel to regional offices.

What we look for

Marketplace or mobility ML at scale; ASEAN experience valued.
Eligible to work in Singapore.

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
Analytical SQL for features, cohorts, label quality, and experiment analysis at scale.
Spark
Distributed feature generation and batch scoring on large tabular or event datasets.

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.
AWSTool
Regular use of AWS in the computer vision & geospatial 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: ETA, pricing, or ranking ML with A/B proof in Southeast Asia.
Several of these show up in recent shipped work—not only on your CV: Python, PyTorch, SQL, Spark, and Kubernetes.
You have owned vision, sensor, or geospatial models in production in production: debugging live issues, running postmortems, and iterating from real user or business signals.
You are comfortable with the hybrid rhythm (Hybrid · Singapore, Singapore)—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.
You read the full listing (comp: SGD 140k–200k/year + bonus, benefits in At a glance) and your expectations align.

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Was der Arbeitgeber möchte

ETA, pricing, or ranking ML with A/B proof in Southeast Asia.

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