Staff Machine Learning Engineer

Staff Machine Learning Engineer

Vollzeit 49500 - 60500 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice (teilweise)
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle und optimiere Machine Learning Systeme zur Betrugsbekämpfung in Echtzeit.
  • Unternehmen: MoonPay, ein innovatives Unternehmen im Krypto-Bereich mit hohem Anspruch.
  • Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Aktienoptionen, flexible Arbeitszeiten und umfassende Gesundheitsleistungen.
  • Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Entwicklungsmöglichkeiten und einem unterstützenden Team.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Wertes mit modernster Technologie und echtem Einfluss.
  • Qualifikationen: Erfahrung in der Echtzeit-Datenverarbeitung und Systemarchitektur.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 49500 - 60500 € pro Jahr.

About Moon Pay

Moon Pay is for builders with something to prove.

This isn't a work on cool crypto stuff company.

It's a high-standards, high-velocity, high-accountability company building the operating system for value movement.

If the internet moves information, we move value: crypto, stablecoins, tokenized assets, and whatever comes next.

Four offerings make that real: fund, tokenize, trade, and spend. 30M+ customers and 500+ ecosystem partners run on us.

Licensed in the U.

Regulated across the UK, EU, Canada, and Australia.

AI is the default operating mode here. It's woven into every role, and we expect you to use it daily. It handles the manual work so you can deliver on what actually matters.

You'll thrive here if outcomes excite you more than process, if impact motivates you more than titles, and if you want hard problems, real ownership, and teammates who love winning, building, and doing it together.

The bar is high. The pace is real. We're building for what's next, for humans and agents.

Recent recognition: Forbes' America's Best Startup Employers 2026 . 2nd in Crypto Services on Fortune's inaugural Crypto 100, The Sunday Times Best Places to Work two years running.

Research has shown that women are less likely than men to apply for this role if they do not have experience in 100% of these areas.

Please know that this list is indicative, and that we would still love to hear from you even if you feel that you are only a 75% match.

Skills can be learned, diversity cannot.

  • Locations Supported
  • London, UK
  • Relocation available: No
  • Work pattern: Hybrid: our teams meets in the office ~1-2 days a week
  • About the Opportunity

Every transaction we process requires a real-time decision.

Declining a legitimate transaction leaves a customer stuck at the point of purchase, while approving a fraudulent one carries a direct cost.

This role owns the decisioning system and underlying platform.

From the serving path and feature infrastructure to the underlying models and the machinery required to make safe, live updates.

You will continuously improve the platform and our day to day workflows, rather than treating these as secondary projects.

As a Staff Machine Learning Engineer, you will hold a hands‑on technical position.

You will be part of a team that builds, ships, and maintains the entire machine learning lifecycle.

Our main focus is fraud detection and prevention, an adversarial domain where opponents constantly adapt and feedback arrives in the form of financial impact.

Alongside, this we build broader capabilities to enable machine learning across Moonpay.

  • Lead through ambiguity
  • Turn vague problems into well‑defined solutions and bring people with you.
  • Set the technical bar through rigorous reviews, clear standards, and lasting engineering habits.
  • Build and scale the platform
  • Develop feature infrastructure across batch, near-real-time, and in-request paths, managing specific freshness budgets for each.
  • Maintain alignment between training and serving to ensure models behave in production exactly as they did offline.
  • Integrate feedback loops to capture every decision and its outcome, including blocked transactions where results are counterfactual.
  • Scale the platform as volume and model complexity grow, ensuring operational load remains manageable.
  • Decide in real time
  • Own the services that score transactions in‑flight, inside a hard latency budget.
  • Design the degraded paths: what we answer when the model can't, and who agreed that policy.
  • Ship safely, continuously
  • Mature the replay, shadow and staged‑rollout tooling until changing a live model is routine and reversible.
  • Own models across their lifecycle, from training through to retirement, and catch decay long before losses confirm it.
  • Must-have experience and skills
  • Real-time serving.

You have built and operated high‑availability services that execute within strict latency budgets on critical paths, and you’ve designed robust fallback mechanisms.

  • Systems thinking.

You view the architecture holistically: identifying failure points, managing graceful degradation, and ensuring the system remains responsive even when dependencies fail.

You build the feedback loops that allow a system to learn from its own decisions.

  • Engineering craft.

You write code other people are happy to inherit — tested, typed, and correct when events arrive twice, late, or out of order.

Adding the next feature to something you built is fast and painless.

  • Pipelines in production.

You have owned feature or data pipelines end-to-end, including troubleshooting cases where offline and production metrics diverged and resolving the underlying discrepancies.

  • Ambiguity and influence. You've taken a problem nobody had scoped and turned it into work that shipped, and raised the level of the engineers around you while doing it.
  • Nice-to-have experience
  • Decision explainability.

You've built systems where the reason for a decision mattered as much as the decision: audit trails, per-layer attribution, llm-driven analyses, or defending a model's behaviour to a non-technical audience.

  • Anomaly detection.

You have developed systems to detect novel attack patterns and emerging abuse without existing labels, identifying suspicious behavior relative to historical baselines.

  • Familiarity with our stack: GCP, Big Query, Bigtable, Memorystore, Vertex AI, Kubernetes.

Benefits & Perks

  • Competitive salary package
  • Equity package: financial freedom starts with our employees, so all employees have ownership at Moon Pay
  • Pay-for-performance equity bonus: those who drive outsized outcomes receive outsized rewards
  • Moonshot award: we honor exceptional impact. 10 employees twice a year, each earning a $250,000 equity grant
  • Pension: employer contributions from day one
  • Employee referral program: refer great people, earn 10K in USDC
  • Flexible Time Off: choose when to work and when to switch off
  • Birthday leave: take the day off to celebrate you
  • Enhanced parental leave: more time with family, no second thought
  • Hybrid working schedule: work fully remotely or from your nearest Moonbase
  • Commuter benefits: public transport to and from the office
  • Private healthcare benefits: to protect you and your loved ones
  • Wellhub wellness membership: access to gyms, studios, classes, and wellness apps in one membership
  • Unlimited enterprise access to the latest AI tools: Claude, Chat GPT, Gemini and whatever's next
  • Lunch credit: meals covered on the days you're in the office
  • Home office setup allowance: build the home office of your dreams
  • Remote working allowance: those working fully remotely get a little extra for utilities
  • Monthly product budget and zero-fee crypto transactions
  • $1,000 Annual training budget: we support your learning journey
  • High Potential Program: structured development, mentorship, and stretch opportunities
  • Regular remote company offsites: high-impact in-person sessions and hackathons
  • Cycle to Work scheme: tax-efficient bike, gear, and safety kit
  • EV Salary Sacrifice: lease an electric vehicle through pre-tax salary
  • #J-18808-Ljbffr

Staff Machine Learning Engineer Arbeitgeber: MoonPay

MoonPay ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern nicht nur ein wettbewerbsfähiges Gehalt und Beteiligungen am Unternehmen bietet, sondern auch eine Kultur der Eigenverantwortung und kontinuierlichen Verbesserung fördert. Mit flexiblen Arbeitsmodellen, unbegrenztem Urlaub und einem jährlichen Weiterbildungsbudget unterstützt MoonPay die persönliche und berufliche Entwicklung seiner Mitarbeiter in einem dynamischen und innovativen Umfeld. Hier haben Sie die Möglichkeit, an der Spitze der digitalen Finanzrevolution zu arbeiten und einen echten Einfluss auf die Zukunft des Zahlungsverkehrs zu nehmen.

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Kontaktdaten:

MoonPay Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Staff Machine Learning Engineer erhalten könntest

Wende dich an die richtigen Communities

Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.

Präsentiere deine Daten-Projekte

Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!

Nimm an Meetups und Hackathons teil

Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.

Direkte Bewerbungen über unsere Seite

Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei MoonPay zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Staff Machine Learning Engineer mit Bravour zu bestehen

Echtzeit-Servierung
Betrieb von hochverfügbaren Diensten
Systemdenken
Engineering-Fähigkeiten
Feature- oder Daten-Pipelines
Umgang mit Ambiguität
Einflussnahme

Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡

Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.

Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!

Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!

Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Staff Machine Learning Engineer bei MoonPay gut geeignet bist.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei MoonPay vorbereitet

Bereite deine technischen Skills vor

In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!

Verschaffe dir einen Überblick über Projekte

Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!

Vorbereitung auf case studies

In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!

Zeige deine Leidenschaft für Daten

Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für MoonPay entscheidend sein!