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Build and maintain reliable data pipelines delivering high-quality data across the product lifecycle, from development to client support.
Develop platforms that enable rapid model experimentation, training, evaluation, versioning, and deployment.
Implement automated monitoring for data drift, model performance, and operational health to keep models accurate as fraud patterns evolve.
Collaborate with data scientists, product managers, and cross-functional engineers to shorten the time from concept to production.
Ensure compliance, security, and traceability across the full ML lifecycle to meet financial-industry standards.
Provide self-service tooling and infrastructure that empowers data scientists to iterate quickly while maintaining operational excellence.

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