Senior Data Scientist

Компания: On The Spot Development Тип занятости: FULL_TIME

On The Spot Development ищет Senior Data Scientist. Мы выводим стартапы и прорывные технологические компании на локальный рынок, предлагая инженерам возможность работать над инновационными, высокоэффективными продуктами. Присоединяйтесь к нам и станьте членом их R&D команды, пока мы заботимся о трудоустройстве, HR-поддержке, пакете льгот и приятной рабочей атмосфере.

О продукте

365Scores — это глобальный центр спортивных технологий, предоставляющий десяткам миллионов пользователей результаты в реальном времени, статистику, новости и контент по всем основным видам спорта. Наши продукты основаны на передовых технологиях, которые обеспечивают обновления в реальном времени и библиотеки контента по запросу самого высокого качества и масштаба.

В этой роли вы будете проектировать, разрабатывать и внедрять передовые системы машинного обучения и оптимизации, которые лежат в основе принятия решений на основе данных в наших продуктах. Вы будете тесно сотрудничать с инженерами данных, аналитиками, менеджерами по продуктам и инженерами-программистами, чтобы преобразовывать сложные бизнес-задачи в масштабируемые решения машинного обучения. Ваш опыт в области машинного обучения, математической оптимизации и производственных ML-систем будет играть ключевую роль в создании интеллектуальных систем, работающих в реальном времени и в масштабе.

Обязанности

• Проектирование, разработка и внедрение масштабируемых моделей машинного обучения и оптимизации для систем принятия решений на основе данных.
• Создание и поддержка сквозных ML-пайплайнов, включая подготовку данных, обучение моделей, внедрение и мониторинг.
• Применение передовых методов машинного обучения, глубокого обучения и оптимизации для решения сложных бизнес-задач.
• Оценка и улучшение производительности моделей посредством экспериментов, A/B-тестирования и анализа на основе данных.
• Внедрение и поддержка ML-систем реального времени, работающих в масштабе.
• Сотрудничество с кросс-функциональными командами для преобразования бизнес-задач в готовые к производству решения в области науки о данных.
• Быть в курсе последних разработок в области машинного обучения, оптимизации и искусственного интеллекта.

Требования

• 5+ лет опыта работы в Data Science, Machine Learning Engineering или аналогичных ролях с доказанным влиянием на производство.
• Значительный опыт работы с фреймворками машинного обучения и глубокого обучения, такими как PyTorch или TensorFlow.
• Хорошее понимание математической оптимизации (методы выпуклой, ограниченной, градиентной оптимизации).
• Практический опыт работы с байесовской оптимизацией и настройкой гиперпараметров.
• Знание методов причинно-следственного анализа (оценка склонности, моделирование влияния, причинно-следственный ML, эксперименты).
• Опыт моделирования временных рядов и прогнозирования.
• Подтвержденный опыт внедрения ML-моделей в производство, включая системы реального времени.
• Знакомство с практиками MLOps: отслеживание экспериментов, версионирование моделей, A/B-тестирование, мониторинг.
• Опыт создания сквозных ML-пайплайнов от сбора данных до обслуживания моделей.
• Применение ML в системах принятия решений (ценообразование, ставки, ранжирование, распределение ресурсов) является плюсом.
• Знание LLM, обучения с подкреплением или агентного ИИ является преимуществом.
• Отличное знание английского языка (B2 или выше), письменного и устного.

Желательно

• Продвинутая степень (MS/PhD) в области компьютерных наук, математики, статистики, инженерии или эквивалентный опыт.
• Вклад в проекты с открытым исходным кодом в области ML или исследования.

Преимущества

• Работа в высокопрофессиональной команде.
• Неформальная и дружеская атмосфера в коллективе.
• Оплачиваемый отпуск — 20 рабочих дней в год, 100% оплата больничных.
• Предоставление оборудования.
• Частично компенсируемые расходы на обучение (курсы, сертификаты, профессиональные мероприятия и т. д.).
• Юридическая и бухгалтерская поддержка в Польше.
• Комфортный офис в Варшаве по адресу Prosta 51 (при необходимости).
• 5 дней больничного в год.
• Медицинская страховка.
• Гибкий рабочий график — мы заботимся о вас (!) и вашем результате.
• Уроки английского языка 2 раза в неделю (онлайн).
• Яркая и запоминающаяся корпоративная жизнь: корпоративные вечеринки, подарки сотрудникам к значимым датам.