Вакансия: ML Engineer / Machine Learning Developer
Описание вакансии
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.
