Point your AI agent at freehire and let it find you a job.

Get the CLI →

Analytix

NewBe an early applicant

ML Engineer

Posted 2 views
Discussion

Summary

Remote part-time (20h/week, path to full-time) ML Engineer at Analytix: build churn, LTV, VIP-potential and responsible-gaming models for a B2B iGaming analytics platform. Work covers ClickHouse feature engineering, reproducible training and batch-scoring pipelines, MLflow tracking, SHAP explainability, and drift monitoring using Python, scikit-learn and gradient boosting.

Analytix ищет ML Engineer для развития ML-модуля аналитической B2B-платформы в сфере iGaming.

Задачи

— разрабатывать модели оттока, LTV, VIP-потенциала и ответственной игры;

— прогнозировать ключевые показатели операторов;

— формировать признаки из событий игроков в ClickHouse;

— выстраивать воспроизводимые пайплайны обучения и батч-скоринга;

— регистрировать модели и эксперименты в MLflow;

— сравнивать модели с baseline и исключать утечки данных;

— работать с временными рядами;

— объяснять прогнозы с помощью SHAP и аналогичных инструментов;

— контролировать качество моделей и дрейф данных;

— документировать решения для дальнейшей интеграции инженерной командой.

Требования

— от 4 лет опыта в прикладном ML или Data Science;

— опыт запуска ML-моделей в production;

— уверенный Python, SQL, pandas или polars;

— опыт со scikit-learn и LightGBM, CatBoost или XGBoost;

— знание классификации, регрессии и временных рядов;

— понимание временной валидации, защиты от утечек, калибровки и дисбаланса классов;

— опыт с ClickHouse или другой колоночной СУБД;

— опыт с MLflow или аналогичными инструментами;

— Docker, Git, тестирование и код-ревью;

— умение самостоятельно планировать работу и передавать документированный результат;

— английский от B2, свободный русский.

Будет преимуществом

— опыт в iGaming, betting или другом продукте с большим количеством пользовательских событий;

— опыт с churn, LTV, VIP-сегментацией и промомеханиками;

— survival analysis, uplift-моделирование или причинный анализ;

— опыт работы с SHAP, LIME и LLM;

— запуск ML-направления с нуля.

Стек

Python 3.12, scikit-learn, LightGBM, CatBoost, XGBoost, ClickHouse, SQL, MLflow, pandas, polars, Docker, SHAP, Git.

Условия

— удалённая работа;

— part-time, 20 часов в неделю;

— возможность перехода на full-time;

— старт как можно раньше.

Skills

Apply

See also

ML / AI jobs by country — openings, pay and top skills →

Tailor your CV for this role?

We couldn't check your fit for this role — add a CV to your profile to see it next time.

A new version of freehire is available