Rol IA · Oferta abierta

ML Engineer — fintech personalization

Wealthsimple

Este anuncio está pensado para talento nativo en IA: habilidades y herramientas claras para saber si encajas antes de aplicar — y para reducir descartes por desajuste.

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De un vistazo

Cómo trabajarás, dónde y fechas clave del anuncio.

Empleo: Tiempo completo
Modalidad: Hybrid
Ubicación: 80 Spadina Ave, Toronto, ON M5V 2J4, Canada · Hybrid
Compensación: CAD 120k–155k/year + equity
Nivel de experiencia: Senior
Equipo: Data & ML
Beneficios

Sobre el rol

Qué busca el equipo y cómo encaja el puesto.

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.

Habilidades que buscamos

Qué implica cada capacidad en este rol — no solo una lista de palabras clave.

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

Herramientas y stack

Plataformas y productos mencionados para este rol (APIs, IDEs, BBDD vectoriales, CRM, diseño, etc.).

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

Encajas muy bien si…

Adaptado a esta oferta — úsalo para comprobar tu encaje antes de aplicar.

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.
You read the full listing (comp: CAD 120k–155k/year + equity, benefits in At a glance) and your expectations align.

Aplicar

Solo cuentas candidato: añade tu titular y bio en , y opcionalmente un enlace o PDF de CV para que los reclutadores vean tu CV completo. Luego escribe un breve pitch — las candidaturas usan el correo de tu cuenta.

Lo que pide la empresa

Personalization or risk model with compliance awareness.

Inicia sesión con cuenta candidato para aplicar

Regístrate, añade titular y bio; luego podrás adjuntar enlace o PDF de CV en Mi cuenta antes de aplicar. Así las candidaturas quedan ligadas a tu perfil.

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