Rôle IA · Offre ouverte

Senior ML Engineer — financial services AI

GCash

Cette annonce est pensée pour les profils IA : compétences et outils clairs pour savoir si le poste correspond avant de postuler — et pour réduire les mauvais matchs au screening.

4 compétences2 outils

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En bref

Modalités de travail, lieu et dates clés de l’annonce.

Type d’emploi: Temps plein
Lieu de travail: Hybrid
Localisation: 5th Avenue, Taguig, Metro Manila 1634, Philippines · Hybrid
Rémunération: PHP 150k–250k/month + bonus
Niveau d’expérience: Senior
Équipe: Risk & growth
Avantages

À propos du poste

Ce que l’équipe cherche et comment le rôle s’inscrit dans l’organisation.

GCash is hiring a Senior Senior ML Engineer — financial services AI on the Risk & growth team (Hybrid · Manila, Philippines). 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.

GCash (Mynt) is the Philippines' dominant mobile wallet — tens of millions of users from BGC, Manila.

Senior ML Engineer: fraud, credit, and Tagalog/English support AI.

Missions

Risk models on P2P and merchant payments.
Evaluated LLM flows for in-app customer care.

Stack & environment

Python, PyTorch, Spark, Kubernetes.

What we look for

Fintech ML at scale; hybrid Metro Manila.

Compétences recherchées

Ce que chaque compétence implique pour ce poste — pas une simple liste de mots-clés.

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

Outils & stack

Plateformes et produits mentionnés pour ce rôle (API, IDE, bases vectorielles, CRM, design, etc.).

KubernetesTool
Deploying and scaling model services with health checks, autoscaling, and rollout discipline.
SparkTool
Distributed feature generation and batch scoring on large tabular or event datasets.

Vous êtes un bon profil si…

Adapté à cette annonce — utilisez ces points pour vérifier votre adéquation avant de postuler.

You can show evidence in your application: Fraud, credit, or Tagalog/English support LLM with mobile metrics.
Several of these show up in recent shipped work—not only on your CV: Python, PyTorch, 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 · Manila, Philippines)—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.

Postuler

Comptes candidats uniquement : ajoutez votre accroche et bio dans , et éventuellement un lien ou PDF de CV pour que les recruteurs voient votre CV complet. Puis rédigez une courte note — les candidatures utilisent l’e-mail de votre compte.

Ce que l’employeur demande

Fraud, credit, or Tagalog/English support LLM with mobile metrics.

Connectez-vous avec un compte candidat pour postuler

Inscrivez-vous, ajoutez une accroche et une bio, puis vous pourrez joindre un lien ou un PDF de CV dans Mon compte avant de postuler. Vos candidatures restent liées à votre profil et les employeurs voient plus facilement votre parcours.

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