Инженер по машинному обучению (ML Engineer)
TRAFMASTERSУдаленно
SeniorRemoteКачество текста 3/5
Machine LearningPythonSQLClickHouseDocker11д
Основные обязанности:
• Проектирование ML-систем и процессов MLOps с нуля.
• Разработка моделей прогнозирования поведения пользователей (LTV, будущие депозиты, GGR/NGR, оценка финансовых рисков).
• Обработка больших объемов данных и выполнение сложных запросов в ClickHouse.
• Проведение стохастического моделирования (метод Монте-Карло) для оценки различных сценариев.
• Инкапсуляция решений в высокопроизводительные API (FastAPI/Flask) и автоматизация пайплайнов (Airflow/Prefect, MLflow, Docker).
Требования к кандидату:
• Опыт работы в сфере ML Engineering / Data Science не менее 3 лет с успешным выводом моделей в промышленную эксплуатацию.
• Уверенное владение Python, CatBoost, LightGBM и SQL (ClickHouse).
• Глубокие знания математического аппарата (теория вероятностей, математическая статистика, понимание законов распределения, работа с искаженными данными и распределениями с тяжелыми хвостами).
• Понимание специфики отраслей iGaming, FinTech и E-commerce (метрики LTV, Churn, Retention) будет являться значительным преимуществом.
Условия и преимущества:
• 26 дней ежегодного оплачиваемого отпуска и 26 дней оплачиваемого больничного.
• Дополнительные корпоративные праздники и дни для семьи.
• Курсы английского языка, частичная компенсация подписки MultiSport и медицинского страхования.
• Проектирование ML-систем и процессов MLOps с нуля.
• Разработка моделей прогнозирования поведения пользователей (LTV, будущие депозиты, GGR/NGR, оценка финансовых рисков).
• Обработка больших объемов данных и выполнение сложных запросов в ClickHouse.
• Проведение стохастического моделирования (метод Монте-Карло) для оценки различных сценариев.
• Инкапсуляция решений в высокопроизводительные API (FastAPI/Flask) и автоматизация пайплайнов (Airflow/Prefect, MLflow, Docker).
Требования к кандидату:
• Опыт работы в сфере ML Engineering / Data Science не менее 3 лет с успешным выводом моделей в промышленную эксплуатацию.
• Уверенное владение Python, CatBoost, LightGBM и SQL (ClickHouse).
• Глубокие знания математического аппарата (теория вероятностей, математическая статистика, понимание законов распределения, работа с искаженными данными и распределениями с тяжелыми хвостами).
• Понимание специфики отраслей iGaming, FinTech и E-commerce (метрики LTV, Churn, Retention) будет являться значительным преимуществом.
Условия и преимущества:
• 26 дней ежегодного оплачиваемого отпуска и 26 дней оплачиваемого больничного.
• Дополнительные корпоративные праздники и дни для семьи.
• Курсы английского языка, частичная компенсация подписки MultiSport и медицинского страхования.