Rol IA · Oferta abierta

AI Developer — payment fraud & copilots

HPS

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

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De un vistazo

Cómo trabajarás, dónde y fechas clave del anuncio.

Empleo: Tiempo completo
Modalidad: Hybrid
Ubicación: Avenue Annakhil, Rabat, Rabat-Salé-Kénitra 10000, Morocco · Hybrid
Compensación: MAD 32k–48k/month + bonus
Nivel de experiencia: Senior
Equipo: Payment intelligence
Beneficios

Sobre el rol

Qué busca el equipo y cómo encaja el puesto.

HPS is hiring a Senior AI Developer — payment fraud & copilots on the Payment intelligence team (Hybrid · Rabat, Morocco). 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.

HPS powers payment processing for banks across Africa and the Middle East from Rabat.

AI Developer: fraud detection, issuer copilots, and PCI-aware LLM workflows.

Missions

Real-time fraud models on card and wallet transactions.
GenAI tools for support and implementation teams.

Stack & environment

Python, LangChain, Kubernetes, Azure.

What we look for

Fintech/payments ML; French and English.

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.
LangChain
Orchestrating LLM chains, tools, and retrieval with observable steps and failure handling.
SQL

Herramientas y stack

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

KubernetesTool
Deploying and scaling model services with health checks, autoscaling, and rollout discipline.
AzureTool
Regular use of Azure 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: Fraud ML, issuer copilots, or PCI-aware LLM workflows.
Several of these show up in recent shipped work—not only on your CV: Python, LangChain, 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 · Rabat, Morocco)—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

Fraud ML, issuer copilots, or PCI-aware LLM workflows.

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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