ML Engineer / Machine Learning Developer

Prosche.AI — российская аккредитованная ИТ-компания, которая разрабатывает собственную AI-платформу DMP.ONE, помогающую бизнесу расти за счёт данных, автоматизации коммуникаций и AI-решений. Сегодня мы:

• 120 сотрудников;
• 34 000 пользователей;
• 100 000 реализованных проектов;
• оператор персональных данных;
• резидент Сколково и аккредитованная IT-компания.

Сейчас компания находится в фазе активного роста и масштабирования, а данные становятся одним из ключевых активов бизнеса. Ключевой вызов Мы создаём новое ML-направление внутри data-продукта и ищем инженера, который поможет превратить большие массивы данных в реальные бизнес-результаты. Наша задача — не просто строить модели ради высоких метрик в ноутбуке, а создавать ML-системы, которые влияют на:

• выручку;
• конверсию;
• качество продукта;
• маржинальность;
• retention и LTV клиентов.

Кого мы ищем Мы ищем ML Engineer, который сможет работать на стыке:

• Machine Learning;
• Backend Development;
• Data Engineering;
• Product Analytics.

Нам нужен специалист, который умеет доводить решения до production и понимает, как ML влияет на бизнес-метрики компании. Что мы предлагаем:

• Реальное влияние на продукт
• Сложные и интересные задачи
• Быстрый путь от идеи до production
• Возможность развивать ML-направление
• Работа рядом с бизнесом

Дополнительно

• удалённый формат работы;
• гибкий график;
• сильная техническая команда;
• современный стек технологий;
• оформление по ТК РФ, ИП или самозанятости;
• конкурентный уровень дохода.

Наш технологический стек Используем: Python, SQL, PostgreSQL, FastAPI, Docker, pandas, scikit-learn, CatBoost, LightGBM, XGBoost. Будет плюсом:

ClickHouse, Airflow, MLflow, MLOps-практики. Что предстоит делать На старте:

• Разрабатывать ML-модели для скоринга данных.
• Строить модели оценки качества, валидности и ценности данных.
• Решать задачи дедупликации, нормализации и обогащения данных.
• Создавать matching-модели для определения наиболее релевантных сегментов и клиентов.
• Разрабатывать пайплайны feature engineering, обучения и инференса моделей.
• Внедрять модели в production-сервисы.
• Анализировать влияние моделей на продуктовые и финансовые показатели.

Далее:

• Развитие ML-инфраструктуры компании.
• Построение сервисов автоматического принятия решений на основе данных.
• Разработка новых алгоритмов скоринга и рекомендаций.
• Создание витрин данных для аналитики и продуктовых команд.
• Участие в развитии data-продуктов компании.

Что для нас важно

Опыт:

• Опыт коммерческой ML-разработки от 3 лет.
• Опыт работы с табличными данными и построением ML-моделей.
• Опыт разработки production ML-сервисов.
• Уверенное владение Python и SQL.
• Опыт построения scoring, classification или ranking моделей.

Будет большим плюсом:

• Опыт работы в MarTech, AdTech, SaaS, e-commerce или Data Products.
• Опыт построения MLOps-процессов.
• Опыт оценки экономического эффекта моделей.

Что говорят сотрудники: «Здесь можно быстро запускать идеи в production, видеть результат своей работы и реально влиять на развитие продукта. Решения принимаются быстро, а вклад каждого специалиста заметен». Если вам интересны задачи на стыке Machine Learning, Data Engineering и продукта, а также возможность создавать ML-системы, которые влияют на реальные бизнес-показатели — откликайтесь.

После отклика мы направим короткую анкету и пригласим на знакомство с командой.

Ключевые навыки

• ETL
• Kubernetes
• Базы данных
• Работа с базами данных
• Работа с большим объемом информации
• Big Data
• Machine Learning
• ML
• Python
• Машинное обучение

Задайте вопрос работодателю

Он получит его с откликом на вакансию Где располагается место работы? Какой график работы? Вакансия открыта? Какая оплата труда? Как с вами связаться? Другой вопрос

Где предстоит работать

Москва