Rol IA · Oferta abierta

ML Engineer — credit & IoT analytics

M-KOPA

Tiempo completo
Senior
Data science
Hybrid
Apic Centre, Nairobi, NA 00100, Kenya · Hybrid
Nairobi, Kenya
KES 350k–550k/month + bonus

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.

4 habilidades2 herramientas

De un vistazo

Cómo trabajarás, dónde y fechas clave del anuncio.

Empleo: Tiempo completo
Modalidad: Hybrid
Ubicación: Apic Centre, Nairobi, NA 00100, Kenya · Hybrid
Compensación: KES 350k–550k/month + bonus
Nivel de experiencia: Senior
Equipo: Data science
Beneficios

Sobre el rol

Qué busca el equipo y cómo encaja el puesto.

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.

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.).

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.

Encajas muy bien si…

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

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.

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

Credit scoring, device telemetry ML, or collections optimization.

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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