Rôle IA · Offre ouverte
ML Engineer — spend & fraud
Ramp
- Temps plein
- Senior
- Risk
- Hybrid
- 28 West 23rd Street, New York, NY 10010, United States · Hybrid
- New York, United States
- $170k–$225k + equity
En bref
Modalités de travail, lieu et dates clés de l’annonce.
- Type d’emploi
- Temps plein
- Lieu de travail
- Hybrid
- Localisation
- 28 West 23rd Street, New York, NY 10010, United States · Hybrid
- Rémunération
- $170k–$225k + equity
- Niveau d’expérience
- Senior
- Équipe
- Risk
- Avantages
À propos du poste
Ce que l’équipe cherche et comment le rôle s’inscrit dans l’organisation.
Ramp is hiring a Senior ML Engineer — spend & fraud on the Risk team (Hybrid · New York, United States). 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.
Ramp automates finance operations with ML on spend, fraud, and policy compliance.
ML Engineer — risk (NYC): real-time features, LLM document parsing, and analyst copilots.
What you will do
- Deliver production-grade fintech risk 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.
- LangChain
Orchestrating LLM chains, tools, and retrieval with observable steps and failure handling.
- SQL
Outils & stack
Plateformes et produits mentionnés pour ce rôle (API, IDE, bases vectorielles, CRM, design, etc.).
- SnowflakeTool
Regular use of Snowflake in the LLM & generative AI stack—configuration, debugging, and team conventions.
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 or document ML with production metrics.
- ✓Several of these show up in recent shipped work—not only on your CV: Python, LangChain, SQL, and Snowflake.
- ✓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 · New York, United States)—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: $170k–$225k + equity, benefits in At a glance) and your expectations align.
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 or document ML with production metrics.
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