Старший инженер машинного обучения

Что предстоит делать

<p>Playtika ищет Senior Machine Learning Engineer, чтобы присоединиться к нашей команде и создавать эффективные AI-системы на основе данных, которые обеспечивают работу нашей ключевой инфраструктуры персонализации. Идеальный кандидат имеет сильный опыт в backend-разработке и подтверждённый опыт проектирования, развёртывания и поддержки высоконагруженных архитектур машинного обучения с использованием Python.</p> <p>Обязанности: <br>— Проектировать, создавать и поддерживать крупномасштабные архитектуры ML-сервинга для персонализации в реальном времени или других AI-систем, влияющих на миллионы пользователей.<br>— Преобразовывать сложные прототипы data science в отказоустойчивую инфраструктуру, готовую к продакшену, и интегрировать алгоритмы и модели GenAI в продакшен-среды.<br>— Разрабатывать надёжные streaming-пайплайны для поддержки непрерывного инференса моделей и процессов обучения.<br>— Разрабатывать и поддерживать AI-агентов и внутренние инструменты для развития AI-ориентированных рабочих процессов и современных рабочих пространств.<br>— Внедрять сквозную observability, трассировку и алертинг для продакшен ML-систем.<br>— Тесно сотрудничать с data scientists, продакт-менеджерами, архитекторами и кросс-функциональными инженерными командами.<br>— Быть в курсе последних достижений в области машинного обучения, фреймворков для сервинга и разработок GenAI в индустрии.</p> <p>Требования: <br>— Степень бакалавра или магистра в области Computer Science, инженерии или смежной технической специальности.<br>— 5+ лет опыта в роли ML Engineer, Backend Engineer или аналогичной, с подтверждённым опытом поставки масштабируемых продакшен-решений.<br>— Высокий уровень владения Python и современными подходами к разработке API (FastAPI, Pydantic).<br>— Практический опыт работы со streaming и задачами обработки данных (Apache Kafka, PySpark, Airflow/MLflow/Kubeflow).<br>— Опыт развёртывания контейнеризованных приложений (Docker, Kubernetes) и использования фреймворков для сервинга моделей.<br>— Высокомотивированный самоучка, увлечённый внедрением инновационных технологий.<br>— Командный игрок, который преуспевает в стратегических проектах, активно участвует в принятии решений и эффективно взаимодействует с бизнес- и техническими подразделениями.<br>— Большое преимущество: реальный продакшен-опыт с архитектурами персонализации, рекомендательными системами или моделями Reinforcement Learning.</p> <div> <a href="https://jobs.dou.ua/companies/playtika-ua/vacancies/375120/#reply-btn-id">Откликнуться на вакансию</a> </div>