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ML Engineer — payments fraud

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Rôle IA · Offre ouverte

ML Engineer — payments fraud

Checkout.com

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

Employeur

Checkout.com

Site de l’entreprise

Marché

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Communauté en croissance—comptes membres avec preuves vérifiables, pas de profils démo seed.

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.

3 compétences1 outil

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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: Wenlock Works, London, England N1 7GN, United Kingdom · Hybrid
Rémunération: £90k–£125k + bonus
Niveau d’expérience: Senior
Équipe: Risk ML
Avantages: Bonus, medical, hybrid.
Comment postuler: Real-time fraud or graph feature example.
Site de l’entreprise: www.checkout.com
Publiée le: 6 juil. 2026
Mise à jour: 3 août 2026

À propos du poste

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

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.

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
Analytical SQL for features, cohorts, label quality, and experiment analysis at scale.

Outils & stack

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

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

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: 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.

Postuler

Comptes candidats uniquement : ajoutez votre accroche et bio dans Mon compte, 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

Real-time fraud or graph feature example.

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ML Engineer — payments fraud

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