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PhD Machine Learning Engineer, Intern

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Develop and deploy large-scale machine learning systems that drive significant business value across domains.
Own end-to-end ML workflows—from design and training to evaluation and production deployment.
Build production-grade models, including foundation models and potential LLM/RL components, for fraud detection, support, and user behavior prediction.
Collaborate across teams, incorporate feedback, and proactively seek solutions to complex challenges.
Rapidly learn new technologies and approaches, asking insightful questions and communicating progress effectively.
Intended for PhD candidates graduating in 2026/2027 who will translate research into real-world impact in a global financial infrastructure context.

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