ML Engineer (Python)
Analytix ищет ML Engineer для развития ML-модуля аналитической B2B-платформы в сфере iGaming.
analytix На сервисе с: 08.10.26 19:59
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.
Похожие вакансии Data Science & ML
#вакансия #datascience #mlengineer #python #machinelearning #airflow #pyspark #sql #fulltime
Компания Centicore 💙 находится в поиске ML Engineer / Data Scientist.
Мы занимаемся продуктовой разработкой проектов наших заказчиков под ключ.
Вакансия: ML Engineer / Data Scientist
Формат работы: Москва, гибрид 1 раз в неделю офис
Вилка: 380 000–400 000 ₽ на руки
💙 Задачи:
– Исследовать и прототипировать новые методы контроля качества данных на наших данных.
– Проектировать ML- и статистические контроли для выявления аномалий, дрейфа распределений, деградации свежести данных, нарушений сезонных паттернов и нетипичных комбинаций метрик.
– Строить базовые ожидания по DQ-метрикам: row_count, null_rate, unique_count, свежесть данных, доли категорий.
– Подбирать подходящие методы под конкретную задачу: от простых правил и статистических проверок до ML-моделей.
– Валидировать контроли без готовой разметки: проверять их на исторических данных, использовать синтетические аномалии, shadow mode и анализ ложных срабатываний.
– Интегрировать решения в production-пайплайны: Airflow, PySpark, Hive/Hadoop.
– Настраивать алертинг для операционных команд и сопровождать решения в production.
💙 Ожидания:
– Опыт в ML / Data Science от 3 лет.
– Уверенное владение Python (pandas, numpy, scikit-learn) и SQL.
– Ключевой стек: Python, SQL, Airflow, PySpark, Hadoop/Hive, MLflow.
– Сильная база по математической статистике и классическому машинному обучению: линейные модели, деревья, бустинги.
– Опыт с методами выявления аномалий и/или обнаружения дрейфа данных.
– Опыт работы с временными рядами.
– Опыт вывода моделей в production, их мониторинга и версионирования.
– Понимание, где действительно нужен ML, а где достаточно правила, SQL-проверки или статистического базового контроля.
Критично: Знание ML + Airflow.
💌 Для вопросов и отправки резюме пишите в личные сообщения: ••••••••
Буду рада познакомиться! 💙
HireSeeker собирает вакансии со всех площадок и присылает только релевантные. Бесплатно.