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ML Engineer — payments fraud

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KI-Rolle · Offenes Angebot

ML Engineer — payments fraud

Checkout.com

Vollzeit
Senior
Risk ML
Hybrid
Wenlock Works, London, England N1 7GN, United Kingdom · Hybrid
London, United Kingdom
£90k–£125k + bonus

Arbeitgeber

Checkout.com

Unternehmenswebsite

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Auf Ganloss veröffentlicht

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Frühe Community—echte Mitgliederkonten mit Proof-first-Profilen, keine Demo-Seed-Listings.

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.

3 Skills1 Tool

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Auf einen Blick

Arbeitsmodell, Ort und wichtige Daten des Inserats.

Anstellungsart: Vollzeit
Arbeitsort-Modell: Hybrid
Standort: Wenlock Works, London, England N1 7GN, United Kingdom · Hybrid
Vergütung: £90k–£125k + bonus
Erfahrungslevel: Senior
Team: Risk ML
Benefits: Bonus, medical, hybrid.
Bewerbung: Real-time fraud or graph feature example.
Unternehmenswebsite: www.checkout.com
Veröffentlicht: 6. Juli 2026
Aktualisiert: 3. Aug. 2026

Über die Rolle

Was das Team sucht und wie die Position passt.

Checkout.com is hiring a Senior ML Engineer — payments fraud on the Risk ML team (Hybrid · London, United Kingdom). 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.

Checkout.com processes global payments with ML for fraud, risk, and authorisation.

ML Engineer — fraud: real-time graph features, explainability, and GenAI-assisted analyst workflows.

What you will do

Deliver production-grade payments fraud ML with measurable quality, latency, and cost targets.
Build offline evals and online monitoring before scaling to full traffic.
Collaborate with product, design, legal, or domain experts on safe rollout.
Write clear RFCs, runbooks, and postmortems for cross-team learning.

What we look for

Multiple shipped ML/LLM features—not coursework-only portfolios.
Strong Python, SQL, and experimentation discipline.
Clear communication for remote or hybrid stakeholders.
Work authorization for the listed country.

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.

Tools & Stack

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

KafkaTool
Streaming features or scores with ordering, idempotency, and monitoring for real-time systems.

Sie passen besonders gut, wenn…

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

You can show evidence in your application: Real-time fraud or graph feature example.
Several of these show up in recent shipped work—not only on your CV: Python, PyTorch, SQL, and Kafka.
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 · London, United Kingdom)—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: £90k–£125k + bonus, benefits in At a glance) and your expectations align.

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Was der Arbeitgeber möchte

Real-time fraud or graph feature example.

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ML Engineer — payments fraud

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