Основатель Machine Learning инженер

Что предстоит делать

<p><strong>Готовы вывести свои навыки в области машинного обучения на новый уровень?</strong></p><p>Мы нанимаем Founding Machine Learning Engineer, который возьмет на себя интеллектуальный уровень наших продуктов. Вы будете проектировать, создавать и улучшать модели и системы принятия решений, лежащие в основе рекомендаций, ранжирования, персонализации, поиска, поведения агентов и отдельных сценариев прогнозной аналитики. Вы будете работать напрямую с основателями компании, превращая неоднозначные продуктовые идеи в промышленные системы, создающие измеримую ценность для клиентов. В команде нашего размера это сквозная роль: за одну неделю вы можете заниматься исследованием данных, моделированием, оценкой, экспериментированием и производственной итерацией.</p><p><strong>Это не чисто исследовательская роль.</strong> Мы ценим людей, которые могут перейти от данных и гипотез к запущенным системам и бизнес-результатам.</p><p><strong>Все, что вам нужно:</strong></p><ul><li>Прочная база в машинном обучении, статистике, компьютерных науках или аналогичной количественной дисциплине;</li><li>Опыт создания и внедрения ML-систем или интеллектуальных функций продуктов в промышленной среде или среде, близкой к промышленной;</li><li>Уверенное владение Python и комфортная работа с данными, моделированием, оценкой и производственным взаимодействием;</li><li>Хорошее понимание экспериментирования, оценки моделей, проектирования признаков, качества данных и анализа ошибок;</li><li>Четкая коммуникация и способность работать с запутанными, неоднозначными продуктовыми задачами;</li><li>Высокая ответственность, самостоятельность и сильная склонность к действию;</li><li>5+ лет опыта создания и внедрения ML-систем или интеллектуальных функций продуктов в промышленной среде;</li><li>Глубокое понимание оценки моделей, кросс-валидации, проектирования признаков и проблем с качеством данных в реальных условиях;</li><li>Опыт работы с крупномасштабными поведенческими, транзакционными или контекстными данными;</li><li>Сильные привычки инженера-программиста, включая написание чистого, тестируемого, поддерживаемого кода на Python.</li></ul><p><strong>Будет преимуществом:</strong></p><ul><li>Опыт работы с рекомендательными системами, ранжированием, поиском, персонализацией или оптимизацией маркетплейса/ленты;</li><li>Опыт работы с LLM-приложениями, RAG, GenAI-агентами, итерацией промптов или оценкой GenAI-систем;</li><li>Опыт проведения A/B-тестов или онлайн-экспериментов;</li><li>Опыт тесной работы с продуктовыми командами и перевода пользовательских проблем в ML-решения;</li><li>Опыт работы с real-time ML, потоковыми признаками, низколатентным инференсом или онлайн-обучением;</li><li>Опыт работы с каузальным выводом, uplift-моделированием, многорукими бандитами или другими методами оптимизации решений;</li><li>Знакомство с облачной ML-инфраструктурой, контейнеризированным развертыванием и MLOps-процессами;</li><li>Опыт в iGaming, финтехе, электронной коммерции или другой области с крупномасштабными транзакционными и поведенческими данными;</li><li>Опыт работы со сценариями прогнозной аналитики, такими как сегментация, предотвращение оттока, LTV-моделирование или приоритизация возможностей.</li></ul><p><strong>Ваши ежедневные приключения будут выглядеть так:</strong></p><ul><li>Проектирование, создание и улучшение ML-систем для рекомендаций, ранжирования, персонализации, поиска и GenAI-процессов;</li><li>Превращение продуктовых целей в конкретные ML-задачи, планы оценки, эксперименты и запущенные функции;</li><li>Работа с поведенческими, транзакционными, контекстными и неструктурированными данными для выявления сигналов и улучшения качества моделей;</li><li>Создание фреймворков для офлайн-оценки и онлайн-экспериментов для измерения релевантности, качества, задержки, стоимости и бизнес-влияния;</li><li>Улучшение поведения GenAI-агентов за счет лучшего поиска, управления контекстом, промптинга, использования инструментов, оркестрации и оценки;</li><li>Исследование режимов сбоев, проведение анализа ошибок и принятие практических компромиссов между качеством, надежностью, скоростью и сложностью;</li><li>Тесное партнерство с платформенными и бэкенд-инженерами для развертывания, мониторинга и итерации моделей в промышленной среде;</li><li>Помощь в определении того, как компания занимается ML: метрики, дисциплина экспериментирования, технические стандарты и долгосрочное направление;</li><li>Работа с real-time поведенческими и транзакционными сигналами для улучшения рекомендаций, персонализации и интеллектуального поведения продукта;</li><li>Вклад в прогнозные и основанные на инсайтах ML-сценарии, такие как сегментация, прогнозирование оттока, измерение рекомендаций и ранжирование возможностей;</li><li>Написание чистого, тестируемого кода на Python и создание переиспользуемых ML-компонентов и общих библиотек, используемых на всей платформе.</li></ul><p><strong>Как будет выглядеть успех в первые 6 месяцев:</strong></p><ul><li>Вы запускаете значимые улучшения в рекомендательном, персонализационном или GenAI-процессе, используемом в промышленной среде;</li><li>Вы создаете практический фреймворк оценки для одной или нескольких основных ML-систем;</li><li>Вы превращаете неоднозначные продуктовые возможности в четкие эксперименты и обоснованные технические решения;</li><li>Вы улучшаете как минимум одну важную метрику, такую как релевантность, завершение задач, конверсия, удержание, задержка или экономическая эффективность;</li><li>Вы становитесь надежным владельцем, который замечает высокоэффективные ML-возможности и продвигает их вперед без необходимости в детальных инструкциях;</li><li>Вы помогаете установить повторяемый подход к экспериментированию, итерации моделей и разработке ML промышленного качества.</li></ul><p><strong>А вот как выглядит наш процесс собеседования:</strong></p><ul><li>30-минутное собеседование с членом нашей HR-команды, чтобы познакомиться с вами и вашим опытом;</li><li>1-часовое техническое собеседование;</li><li>Финальное собеседование для оценки вашего соответствия нашей культуре и стилю работы.</li></ul><p><strong>Звучит интересно? Не стесняйтесь подавать заявку или связываться с нами, если у вас есть вопросы!</strong></p> <div> <a href="https://jobs.dou.ua/companies/gamingtec/vacancies/351015/#reply-btn-id">Откликнуться на вакансию</a> </div>