ML Engineer

В Стратосфере мы занимаемся разработкой программного обеспечения для банков, ритейла и телекома, сотрудничаем с Яндекс, МТС, ВКонтакте, Ингосстрах, Купер и др.

Мы дадим тебе возможность поработать на социально-значимых проектах, прокачать профессиональную экспертизу, украсить свое резюме и соблюсти work-life balance.

Мы – аккредитованная IT-компания, у нас можно работать удаленно из любого города страны.

Наша команда активно растет, поэтому сейчас мы в поиске опытного ML Engineer для работы над проектом крупного банка.

Нам важно:

• Профильный опыт работы в ML от 3х лет.
• Уверенное владение Python.
• Практический опыт uplift-моделирования: T-learner, X-learner, uplift-деревья, causalml или аналогичные подходы.
• Опыт построения скоринговых моделей склонности к отклику.
• Знание методов математической оптимизации, линейного и целочисленного программирования.
• Опыт работы с PuLP, CVXPY, OR-Tools или аналогичными инструментами.
• Уверенное владение SQL.
• Опыт подготовки моделей к промышленной эксплуатации.
• Опыт работы с MLflow.
• Опыт организации batch-scoring на больших объемах данных, в том числе на десятках миллионов клиентов.
• Понимание принципов построения и сопровождения ML-пайплайнов.
• Опыт работы с экспериментами и оценкой качества моделей.

Что нужно будет делать:

• Разработка uplift-моделей для оценки инкрементального эффекта коммуникаций и офферов на поведение клиентов.
• Построение скоринговых моделей склонности и ценности оффера для клиента.
• Ранжирование офферов на уровне «клиент × оффер».
• Решение задач линейной и целочисленной оптимизации для распределения офферов по клиентской базе с учетом бюджета, контактной политики и других бизнес-ограничений.
• Разработка и сопровождение end-to-end ML-пайплайнов: подготовка данных и признаков, регулярный пересчет скоров, автоматизация запуска кампаний.
• Вывод моделей в промышленную эксплуатацию и организация батч-скоринга на больших объемах данных.
• Мониторинг качества моделей и результатов их работы.
• Участие в дизайне и оценке экспериментов, работе с контрольными группами.
• Анализ инкрементального эффекта коммуникаций и подготовка аналитической отчетности.
• Участие в CI/CD, развертывании и сопровождении ML-сервисов.

Почему у нас хорошо:

• Удаленная работа;
• Возможность карьерного роста;
• Интересные задачи на крупных проектах;
• Возможность подобрать проект по интересам;
• Насыщенная корпоративная жизнь;
• Курсы за счет компании.

Поднимайся к нам в Стратосферу!