machine learning engineer

Добавь резюме в профиле, а нейросеть определит твою категорию. Затем ты сможешь генерировать сопроводительные письма для вакансий этой категории

Команда строит и внедряет ML-модели для решения бизнес-задач в iGaming: персонализация рекомендаций игр и бонусов, предсказание оттока игроков, прогнозирование lifetime value и модели маркетингового микса.

• Проектировать, строить и внедрять ML-модели для персонализации рекомендаций, предсказания оттока игроков, прогнозирования lifetime value и маркетинговых моделей.
• Владеть полным циклом ML: от постановки задачи и анализа данных до внедрения, мониторинга и итераций.
• Строить масштабируемые пайплайны данных для обучения и инференса вместе с дата-инженерами.
• Переводить бизнес-потребности в ML-решения, работая с продуктовыми менеджерами, маркетологами и аналитиками.

• 3+ года опыта создания и внедрения ML-моделей в продакшен.
• Сильные знания основ ML (регрессия, классификация, кластеризация и компромиссы подходов).
• Экспертный Python с библиотеками pandas, NumPy, scikit-learn, XGBoost.
• Опыт с фреймворками глубокого обучения TensorFlow, PyTorch, желательно для рекомендательных систем.
• Уверенные навыки SQL для сложной работы с данными и feature engineering.
• Практика с MLOps-инструментами MLflow, Kubeflow, Docker, CI/CD.
• Знание инструментов workflow Airflow, Spark или аналогов.
• MSc или PhD в компьютерных науках, статистике или смежной области.
• Инженерный подход: чистый, поддерживаемый и протестированный код с фокусом на масштабируемость и надёжность.
• Будет плюсом опыт в iGaming, e-commerce или мобильных играх.

• Полностью оплачиваемый отпуск и больничные.
• Предоставляют рабочее оборудование.
• График 5/2 с гибкими часами.
• Пакет бонусов (спорт, медицина, образование).