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.