Staff Machine Learning Engineer Job at Enboarder in Washington

Enboarder, Washington, DC, United States

Overview

Come build at the intersection of AI and fintech. At Ocrolus, we’re on a mission to help lenders automate workflows with confidence—streamlining how financial institutions evaluate borrowers and enabling faster, more accurate lending decisions. Our AI-powered data and analytics platform is trusted at scale, processing nearly one million credit applications every month across small business, mortgage, and consumer lending. By integrating state-of-the-art open- and closed-source AI models with our human-in-the-loop verification engine, Ocrolus captures data from financial documents with over 99% accuracy. Thanks to our advanced fraud detection and comprehensive cash flow and income analytics, our customers achieve greater efficiency in risk management, and provide expanded access to credit—ultimately creating a more inclusive financial system. Trusted by more than 400 customers—including industry leaders like Better Mortgage, Brex, Enova, Nova Credit, PayPal, Plaid, SoFi, and Square—Ocrolus stands at the forefront of AI innovation in fintech. Join us, and help redefine how the world’s most innovative lenders do business.

Summary

As a Staff Machine Learning Engineer at Ocrolus, you’ll be a hands-on technical leader who helps shape the future of our machine learning systems. This is a high-impact role, entailing strategic responsibility in determining the company's Machine Learning infrastructure, system architecture, and deployment protocols. You will collaborate across teams to design, scale, and refine models that power core features — from document understanding and OCR to complex NLP and decision intelligence. This role involves the design of scalable Machine Learning solutions, mentorship of engineering personnel, and contribution to the technical and organizational advancement of the AI stack. The ideal candidate will excel in addressing complex challenges, providing guidance to others, and spearheading innovation on a large scale.

What you'll do

Spearhead the Design and Architecture: Lead the design and architecture of robust, scalable machine learning systems that are primed for seamless deployment into production.
Enhance Productivity: Design and implement essential machine learning infrastructure and tools that support multiple teams, streamlining workflows and improving efficiency across the organization
Solve Complex Infrastructure and ML Problems: Address complex infrastructure and machine learning challenges that span the organization. Analyze systems to identify and rectify bottlenecks, inefficiencies, and areas for improvement.
Drive Model Evaluation and Optimization: Lead the development of model evaluation frameworks, optimize data pipelines, and implement continuous training strategies to ensure that models remain accurate and up-to-date.
Apply ML Expertise to Fintech: Leverage state-of-the-art machine learning models within the fintech domain to automate and enhance document processing.
Collaborate Across Teams: Work closely with stakeholders from Product, Engineering, and Operations to ensure that goals are aligned and that execution is coordinated and effective.
Mentor and Guide Engineers: Provide mentorship to engineers within both ML and platform teams, fostering their professional development and contributing to the overall growth of Ocrolus' technical expertise. Coach and influence others to improve company culture.
Contribute to Engineering Standards: Play an active role in shaping Ocrolus-wide engineering standards, participate in design reviews (RFCs/ADRs), and promote adherence to best practices. Champion Code Quality and Reliability: Be a vocal advocate for code quality, observability, and system reliability. This includes everything from implementing rigorous A/B testing to setting up real-time monitoring systems.
Understand how their team and projects fit into the larger business goals. Bring together technical and nontechnical stakeholders towards common objectives, suggest alternative solutions to customer problems, and help teach and support more junior teammates.
Look for opportunities for process improvements within their team and works with others to implement process changes.
Find ways to incorporate company values into day-to-day decisions and have ideas on how to build policies/processes that support the improvement of company culture.

Who we're looking for: (Skill Sets and Qualifications)

Bachelor’s or Master’s degree in Computer Science, Machine Learning, Applied Mathematics, or a related technical field
7+ years of experience developing and deploying machine learning models in production environments, with a focus on real-world applications and measurable impact.
Deep expertise in Python and at least one major ML framework (e.g., PyTorch, TensorFlow); strong proficiency in building, training, and optimizing deep learning models.
Proven experience in applying ML techniques to computer vision, OCR, or NLP problems, ideally at scale and in latency-sensitive environments.
Strong understanding of ML system design, including model evaluation, A/B testing, continuous training, and monitoring in production.
Solid engineering fundamentals — data structures, system design, version control, and testing — with a history of writing clean, maintainable, and scalable code.
Experience with modern infrastructure tools and cloud platforms (Docker, Kubernetes, Helm, AWS/GCP); comfortable navigating MLOps pipelines and deployment workflows.
Demonstrated ability to lead cross-functional initiatives, influence architectural decisions, and communicate complex technical ideas to diverse stakeholders.
Experience mentoring engineers and fostering a culture of high standards, curiosity, and ownership.

Preferred Attributes:

Working familiarity with additional programming languages (e.g., Go, Java, or Scala) is a plus.
Experience operating within regulated industries (fintech, healthtech, etc.).
Active contributor to open source, research publications, or public tech community.
Champions a culture of humility, curiosity, and ownership in technical decision-making.

Life at Ocrolus

We’re a team of builders, thinkers, and problem solvers who care deeply about our mission — and each other. As a fast-growing, remote-first company, we offer an environment where you can grow your skills, take ownership of your work, and make a meaningful impact.

Our culture is grounded in four core values: Empathy – Understand and serve with compassion
Curiosity – Explore new ideas and question the status quo Humility – Listen, be grounded, and remain open-minded
Ownership – Love what you do, work hard, and deliver excellence

We believe diverse perspectives drive better outcomes. That’s why we’re committed to fostering an inclusive workplace where everyone has a seat at the table, regardless of race, gender, gender identity, age, disability, national origin, or any other protected characteristic.

We look forward to building the future of lending together.

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En Español:

Presentación general

En Ocrolus, estamos en una misión de ayudar a los prestamistas a automatizar los flujos de trabajo con confianza, acondicionando la forma en que las instituciones financieras evalúan los prestatarios y permitiendo decisiones de préstamos más rápidas y precisas. Nuestra plataforma de datos y análisis impulsada por IA es de confianza a escala, procesando casi un millón de solicitudes de crédito cada mes en pequeñas empresas, hipotecas y préstamos al consumidor. Al integrar modelos de IA de código abierto y cerrado de última generación con nuestro motor de verificación humano en el circuito, Ocrolos capta datos de documentos financieros con más del 99% de precisión. Gracias a nuestra detección avanzada de fraudes y análisis de flujo de efectivo y ingresos, nuestros clientes logran una mayor eficiencia en la gestión de riesgos y proporcionan acceso ampliado a un sistema de crédito más inclusivo.

Resumen

Como ingeniero de aprendizaje automático del personal de Ocrolus, usted será un líder técnico práctico que ayudará a dar forma al futuro de nuestros sistemas de aprendizado automático. Este es un papel de alto impacto, que implica una responsabilidad estratégica en la determinación de la infraestructura de Machine Learning de la compañía, la arquitectura de sistemas y los protocolos de implementación. Colaborará entre equipos para diseñar, escalar y refinar modelos que impulsen las características centrales desde la comprensión de documentos y OCR hasta la NLP y la inteligencia de decisión compleja. Este papel involucra el diseño de soluciones de machine learning escalables, tutoría de personal de ingeniería y contribución al avance técnico y organizacional de la pila de IA. El candidato ideal sobresaliará en abordar el complejo, proporcionar orientación a otros y liderar la innovación a gran escala.

Lo que vas a hacer

Dirigir el diseño y la arquitectura: Dirigir el diseño y la arquitectura de sistemas robustos y escalables de aprendizaje automático que estén preparados para un despliegue sin problemas en la producción.
Mejorar la productividad: Diseñar e implementar infraestructuras y herramientas esenciales de aprendizaje automático que apoyen a múltiples equipos, agilizar los flujos de trabajo y mejorar la eficiencia en toda la organización
Resolver los problemas complejos de infraestructura y ML: Abordar los complejos retos de infraestructura y aprendizaje automático que abarcan a la organización. Analizar sistemas para identificar y corregir cuellos de botella, ineficiencias y áreas de mejora.
Evaluación y optimización de modelos: Dirigir el desarrollo de marcos de evaluación de modelos, optimizar las tuberías de datos e implementar estrategias de formación continua para garantizar que los modelos sigan siendo exactos y actualizados.
Aplicar la experiencia de ML a la Fintech: Aprovechar modelos de aprendizaje automático de última generación en el ámbito de la fintech para automatizar y mejorar el procesamiento de documentos.
Colaborar entre equipos: Trabajar estrechamente con las partes interesadas de Productos, Ingeniería y Operaciones para garantizar que los objetivos estén alineados y que la ejecución sea coordinada y efectiva.
Ingenieros mentores y guíasProporcionar asesoramiento a los ingenieros dentro de los equipos de ML y de la plataforma, fomentando su desarrollo profesional y contribuyendo al crecimiento general de la experiencia técnica de Ocrolus. Entrenar e influir en otros para mejorar la cultura de la empresa.
Contribuir a Normas de ingeniería: desempeñar un papel activo en la configuración de las normas de ingeniería de Ocrolus, participar en las revisiones de diseño (RFCs/ADRs) y promover el cumplimiento de las mejores prácticas. Calidad y fiabilidad del códigoSer un defensor vocal de la calidad del código, la observabilidad y la fiabilidad del sistema. Esto incluye todo, desde la implementación de pruebas A/B rigurosas hasta la instalación de sistemas de monitoreo en tiempo real.
Comprender cómo encajan sus equipos y proyectos en los objetivos empresariales más grandes. Reunir a las partes interesadas técnicas y no técnicas hacia objetivos comunes, sugerir soluciones alternativas a los problemas de los clientes y ayudar a enseñar y apoyar a más compañeros de equipo jóvenes.
Busque oportunidades de mejora de procesos dentro de su equipo y trabaje con otros para implementar cambios de proceso.
Encontrar formas de incorporar los valores de la empresa en las decisiones cotidianas y tener ideas sobre cómo construir políticas/procesos que apoyen la mejora de la cultura empresarial.

Quien buscamos: (Capacitación y calificaciones)

Licenciatura o Maestría en Ciencias de la Computación, Aprendizaje Automático, Matemáticas Aplicadas o un campo técnico relacionado
7+ años de experiencia en el desarrollo e implementación de modelos de aprendizaje automático en entornos de producción, con un enfoque en aplicaciones reales e impacto medible.
Profundidad en Python y al menos un marco de ML importante (por ejemplo, PyTorch, TensorFlow); fuerte competencia en la construcción, capacitación y optimización de modelos de aprendizaje profundo.
Experiencia comprobada en la aplicación de técnicas ML a problemas de visión por ordenador, OCR o NLP, idealmente a escala y en entornos sensibles a la latencia.
Una fuerte comprensión del diseño de sistemas ML, incluida la evaluación de modelos, las pruebas A/B, la formación continua y el monitoreo en la producción.
Fundamentos sólidos de ingeniería estructuras de datos, diseño de sistemas, control de versiones y pruebas con un historial de escritura de código limpio, mantenible y escalable.
Experiencia con las modernas herramientas de infraestructura y plataformas en la nube (Docker, Kubernetes, Helm, AWS/GCP); navegación cómoda de las tuberías de MLOps y los flujos de trabajo de implementación.
Capacidad demostrada para dirigir iniciativas interfuncionales, influir en las decisiones arquitectónicas y comunicar ideas técnicas complejas a diversas partes interesadas.
Experiencia en la tutoría de ingenieros y el fomento de una cultura de altos estándares, curiosidad y propiedad.

Los atributos preferidos:

Trabajar familiarizado con lenguajes de programación adicionales (por ejemplo, Go, Java o Scala) es una ventaja.
Experiencia en las industrias reguladas (fintech, healthtech, etc.).
Contribuyente activo a la comunidad de código abierto, publicaciones de investigación o tecnología pública.
Campaña una cultura de humildad, curiosidad y propiedad en la toma de decisiones técnicas.

La vida en Ocrolus

Somos un equipo de constructores, pensadores y solucionadores de problemas que se preocupan profundamente por nuestra misión y unos por otros.

Nuestra cultura se basa en cuatro valores fundamentales: Compasión Comprender y servir con compasión
La curiosidad Explorar nuevas ideas y cuestionar el status quo Humildad Escuche, manténgase firme y tenga la mente abierta
Propiedad Ama lo que haces, trabaja duro y ofrece excelencia

Creemos que las diferentes perspectivas conducen a mejores resultados, por lo que nos comprometemos a fomentar un lugar de trabajo inclusivo en el que todos tengan un asiento a la mesa, independientemente de su raza, género, identidad de sexo, edad, discapacidad, origen nacional u otra característica protegida.

Esperamos construir juntos el futuro de los préstamos.

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