Job category: Data

London (Hybrid) Q1 Start  Initial 6 months Outside IR35 – rate depending on experience We’re working with a fast-growing AI company looking for a Senior, hands-on Data Software Engineer ML/AI to take ownership of their data pipelines and strategy, sitting at the intersection of software engineering, data engineering and machine learning. This is a critical, urgent hire. Today, data ingestion and optimisation is handled ad-hoc by ML engineers, the goal is to industrialise this into robust, scalable, daily pipelines that can support rapid model development without storage or cost bottlenecks. What you’ll be doing Designing and owning end-to-end data pipelines, from data sourcing through to ML-ready datasets Building and maintaining web scraping and ingestion pipelines to ensure fresh, up-to-date data feeds into models on a daily basis Working heavily with audio and transcript data pairs at scale Optimising data storage and retrieval to improve cost, performance, and scalability Improving the efficiency and throughput of the ML team by removing data bottlenecks Establishing a clear data strategy: what data is collected, how it’s sourced, stored, versioned and governed Collaborating closely with ML, MLOps, platform and infrastructure teams Taking ownership in an environment without an established data engineer What we’re looking for Strong experience as a Software Engineer working on Data & AI problems Proven ownership of scraping, ingestion and data pipeline design (not just SQL / data lake work) Advanced Python skills; solid SQL where needed Experience building data systems that directly support machine learning workflows Cloud experience (any major provider) and comfort working close to infrastructure Ability to operate independently, define best practice, and move fast in an evolving environment

Remote (UK-based) Initial 3 months (extension likely) Outside IR35 We’re working with an insurance client looking for a Forward Deployed ML / Applied AI Engineer to help take agentic and LLM-based solutions from prototype through to production. This role sits at the intersection of Applied AI, MLOps, and Architecture working on an agentic pricing system. The Role Embed with an insurance client to deliver production-grade agentic AI pricing systems Translate business problems into applied ML solutions Design, build, fine-tune and deploy models Develop and deploy agentic AI workflows (RAG, orchestration, tool use) Own MLOps and deployment: CI/CD, monitoring, model lifecycle management Complement applied AI teams with strong engineering and architectural capability Operate in a customer-facing, delivery-oriented role What We’re Looking For Senior ML / AI Engineer with real production experience Experience deploying multimodal agentic solutions Strong Python engineering background Hands-on experience with LLMs, fine-tuning and open-source models Experience with agent orchestration frameworks (e.g. LangGraph, LangChain, LlamaIndex) Solid MLOps / LLMOps experience Azure experience preferred Comfortable working directly with stakeholders in regulated environments Able to operate autonomously in fast-moving delivery settings Drop me a message or email to find out more – helen.graham@omnis.partners