Middle ML Engineer (Персонализация и рекомендательные системы)
Posted
Компания скрыта (Сфера iGaming) Middle ML Engineer (Персонализация и рекомендательные системы)
Summary
A Middle ML Engineer at an iGaming company builds, deploys, and maintains personalization and recommendation models end-to-end — from framing business problems and running A/B tests to monitoring models in production. Core stack: Python, SQL, Airflow, MLflow/ClearML, scikit-learn, CatBoost/XGBoost, PyTorch/TensorFlow.
Формат работы: удалённо из любой точки мира. Компания нанимает специалистов, которые уже переехали из России.
Чем предстоит заниматься
- Создавать, внедрять и поддерживать модели персонализации: от идеи до стабильной работы в продакшне.
- Превращать бизнес-задачи в математические постановки и проверять гипотезы через A/B-тесты.
- Глубоко разбирать данные: находить инсайты, аномалии и неочевидные закономерности.
- Строить метрики, дашборды и алерты для мониторинга моделей и бизнес-процессов.
- Анализировать результаты моделей: разбираться, почему они работают или не работают, и улучшать их на основе выводов.
Что для нас важно
- 3+ года коммерческого опыта в Data Science.
- Опыт работы с данными: анализ, очистка, подготовка, отбор и создание признаков.
- Уверенное владение Python (аналитический стек и ML) и SQL.
- Опыт работы с Airflow.
- Опыт построения пайплайнов обучения в MLflow, ClearML или аналогах.
- Практический опыт с scikit-learn, CatBoost/XGBoost, PyTorch или TensorFlow.
- Понимание жизненного цикла ML-моделей.
- Понимание принципов построения рекомендательных систем.
Будет плюсом
- Опыт работы с ClickHouse.
- Разработка real-time ML-сервисов.
- Опыт работы с Triton Inference Server.