Machine Learning Engineer Job at Middesk in San Francisco

About Middesk

Middesk makes it easier for businesses to work together. Since 2018, we’ve been transforming business identity verification, replacing slow, manual processes with seamless access to complete, up-to-date data. Our platform helps companies across industries confidently verify business identities, onboard customers faster, and reduce risk at every stage of the customer lifecycle.

Middesk came out of Y Combinator, is backed by Sequoia Capital and Accel Partners, and was recently named to Forbes Fintech 50 List and cited as an industry leader in business verification by digital identity strategy firm, Liminal.

The Role

We’re building AI‑driven applications that power business onboarding, fraud prevention, and identity verification. With proprietary data assets and deep domain expertise, we’re uniquely positioned to create a new generation of ML‑powered solutions for trust and risk.

We’re looking for a hands‑on Machine Learning Engineer with strong Data Science expertise to take end‑to‑end ownership of the ML lifecycle : from feature design and model development, to deployment, monitoring, and iteration in production. Unlike larger organizations where responsibilities are split, you’ll have the opportunity to own models from concept to production while working closely with product managers, engineers, and data platform teammates who support and amplify your work.

This is a rare chance to join an earlier‑stage company where you’ll have broad visibility and influence, and where your ML systems will have immediate and measurable impact on customers.

What You’ll Do

End‑to‑end ML ownership : Lead the full lifecycle of ML systems — feature engineering, model design, training, evaluation, deployment, monitoring, and iteration.

Collaborate with a strong team : Work alongside data engineers, platform engineers, and product teammates who ensure you have the infrastructure, data, and context to deliver.

Design & deploy production models : Build high‑performance ML applications in risk, fraud, trust & safety, and compliance domains.

Keep models healthy in production : Proactively monitor, detect drift, and retrain to ensure long‑term performance and reliability.

Experiment & learn : Drive online experiments, offline evaluation, and counterfactual analyses to prove impact.

Shape ML foundations : Contribute to the feature store, model management, training / serving pipelines, and best practices that scale ML across multiple use cases.

What We’re Looking For

5+ years applied ML experience with proven impact in risk, fraud, trust & safety, compliance, fintech, or other high‑stakes domains.

Track record of owning ML models end‑to‑end — from research and design to deployment, monitoring, and retraining in production.

Strong software engineering skills (Python, ML frameworks, deployment pipelines) and ability to write reliable, production‑grade code.

Hands‑on experience with ML infrastructure such as feature stores, model management, training / serving pipelines, and monitoring tools.

Comfortable as a senior IC : you can set technical direction, establish best practices, and mentor peers while collaborating effectively across teams.

Experience working cross‑functionally with data engineers, platform engineers, and product stakeholders to bring ML systems to life.

Deep expertise in classification challenges such as imbalanced labels, sparse signals, cold start, and production version management.

Nice to Haves

B2B SaaS experience, ideally building ML products for enterprise customers.

Familiarity with graph, LLM‑based feature generation, or AI agent workflows.

Experience scaling ML across multiple products or risk domains.

Seniority Level

Mid‑Senior level

Employment Type

Full‑time

Job Function

Engineering and Information Technology

Industries

Technology, Information and Internet

#J-18808-Ljbffr

In Summary : Middesk is building AI‑driven applications that power business onboarding, fraud prevention, and identity verification . We're looking for a hands‑on Machine Learning Engineer with strong Data Science expertise to take end‑to‑end ownership of the ML lifecycle : from feature design and model development, to deployment, monitoring, and iteration in production .

En Español : Middesk hace que sea más fácil para las empresas trabajar juntas. Desde 2018, hemos transformado la verificación de identidad empresarial, reemplazando los procesos lentos y manuales con un acceso fluido a datos completos y actualizados. Nuestra plataforma ayuda a las compañías en todas las industrias a verificar confidentemente las identidades empresariales, clientes a bordo más rápidamente y reducir el riesgo en cada etapa del ciclo de vida del cliente. Middesk salió de Y Combinator, está respaldada por Sequoia Capital y Accel Partners, y recientemente fue nombrada en Forbes Fintech 50 List y citada como líder de la industria en verificación comercial por la firma Liminal, empresa de estrategia de identidade digital. La función Estamos construyendo aplicaciones basadas en IA que impulsan la incorporación de negocios, prevención de fraudes y verificación d'identidad. Con activos iterales de datos y una profunda experiencia en dominio, estamos posicionados de manera única para crear una nueva mano especializada para desarrollar soluciones de desarrollo de productos ML e ingenieros de software. Esta es una rara oportunidad para unirse a una empresa de etapa temprana en la que tendrá una amplia visibilidad e influencia, y donde sus sistemas ML tendrán un impacto inmediato y mensurable sobre los clientes. Lo que hará el propietario del sistema ML de extremo a extremo : Dirigir todo el ciclo de vida de los sistemas ML ingeniería de características, diseño de modelos, capacitación, evaluación, implementación, monitoreo e iteración. Colaborar con un equipo sólido : Trabajar junto a ingenieros de datos, técnicos de plataformas y compañeros de trabajo que se aseguren de disponer de infraestructura, datos y contexto para entregar. Diseñar y implementar modelos de producción : Construir aplicaciones de alto rendimiento en áreas de riesgo, fraude, confianza y seguridad. Mantener modelos de conformidad saludables : Proactivamente supervisar el desempeño y fiabilidad a largo plazo. Buscar las habilidades de gestión de proyectos de investigación y desarrollo : Experimentos de conducción y manejo de tuberías, análisis de código informático y productos fuera de línea, desarrollar mejores prácticas para registrar el impacto aplicado de los modelos ML / Multiplice, mejorar su capacidad de detección y uso, evaluar los casos de alta eficacia o deplocalización, etc. Experiencia práctica con la infraestructura de ML, como tiendas de características, gestión de modelos, tuberías de capacitación / servicio y herramientas de monitoreo. Cómodo como un IC senior : puede establecer una dirección técnica, establecer mejores prácticas y asesorar a sus pares mientras colabora eficazmente entre equipos. experiencia trabajando interfuncionalmente con ingenieros de datos, ingenieros en plataformas y partes interesadas del producto para dar vida a los sistemas ML. Profundo conocimiento en desafíos de clasificación tales como etiquetas desequilibradas, señales escasas, inicio frío y administración de versiones de producción. Es bueno tener experiencia B2B SaaS, idealmente construyendo productos ML para clientes empresariales. Familiarización con gráficos, generación de funciones basadas en LLM o flujos de trabajo de agentes AI. Experiencia en escalar a través de múltiples productos o dominios de riesgo.