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.