Используем cookie для работы сайта и статистики. «Хорошо» разрешит ещё и запись сессий.
project44
Бенгалуру, Индия5 месяцев назад
Грейд
Staff
Опыт работы
от 8 лет
Формат работы
Гибрид
Уровень английского
B2, выше среднего
Письмо на почту или сообщение рекрутеру в Telegram
Why project44?
At project44, we believe in better.
We challenge the status quo because we know a better supply chain isn’t just possible—it’s essential. Better for our customers. Better for their business. Better for the world.
With our Decision Intelligence Platform, Movement , we’re redefining how global supply chains operate. By transforming fragmented logistics data into real-time, AI-powered insights, we empower companies to connect instantly, see clearly, act decisively, and automate intelligently. Our Supply Chain AI enhances visibility, drives smarter execution, and unlocks next-gen applications that keep businesses moving forward.
Headquartered in Chicago, IL with a 2nd HQ in Bengaluru, India we are powered by a diverse global team that is tackling the toughest logistics challenges with innovation, urgency, and purpose.
AI at project44
We expect every project44 team member, regardless of role or function, to actively leverage AI in their day-to-day work. Whether you're building product, serving customers, managing people, or running operations, AI is a tool you're expected to use with intent, curiosity, and judgment. We don't expect everyone to be a data scientist. We do expect everyone to be an intelligent user of AI: able to identify where it adds value, direct it effectively, evaluate outputs critically, and govern it responsibly. We invest in our team's AI fluency because we believe it's a competitive advantage for every person at project44, not just our engineers
If you’re driven to solve meaningful problems, leverage AI to scale rapidly, drive impact daily, and be part of a high-performance team – we should talk.
Description:
project44 is looking for a Staff Machine Learning Engineer to join our engineering team. You will work in a fast-paced Agile environment designing, building, and implementing best-in-class integrations to accelerate how project44 connects to the world’s logistics networks.
About the Role
Staff ML Engineerto lead the development of next-generation AI/ML systems at Project44, spanning ETA, risk, anomaly detection, and supply chain intelligence. This role sits at the intersection of applied modeling, platform thinking, and production impact, with a mandate to both ship high-value ML capabilities and build reusable Data Science platform primitives that scale across teams.
In addition, this role will drive the integration of Generative AI, LLMs, and agentic systems into core workflows—enabling reasoning-driven diagnostics, automation, and intelligent decision support across the supply chain.
You will work closely with Data Science, ML Engineering, Data Engineering, Platform, and Product teams to deliver production-grade systems and establish a scalable, repeatable approach to AI development at P44.
What You’ll Do
Drive High-Impact ML Systems Lead end-to-end development of models for ETA, risk, anomaly, and fraud—leveraging advanced techniques (embeddings, transformers, hybrid models).
Build Data Science as a Platform Develop reusable ML infrastructure (features, experimentation, deployment, monitoring) to scale model development and reduce time-to-production.
Lead GenAI & Agentic Systems Build LLM-powered solutions (RAG, diagnostics, automation, coding agents) and establish guardrails, evaluation, and explainability.
Translate Business Problems into ML Solutions Convert customer workflows into well-defined ML problems and ensure measurable business impact.
Drive Experimentation & Evaluation Establish strong offline/online evaluation frameworks tied to business outcomes.
Collaborate Across Engineering Partner with MLE and DE to build scalable, reliable systems across the ML lifecycle.
What We’re Looking For
Experience 8–10+ years in Data Science / Applied ML with a strong track record of building and deploying production-grade ML systems.
Core Modeling & Technical Expertise Deep expertise across tree-based models, transformers, probabilistic modeling, and feature engineering, with a strong data-centric mindset.
Data & Platform Fluency Proficient in SQL and Python, with hands-on experience in modern data platforms (Snowflake/Databricks), pipelines (Spark, Airflow), streaming systems (Kafka), and MLOps tooling.
GenAI & LLM Capability Experience building RAG systems, working with embeddings and vector databases, and developing LLM-based applications and agentic workflows. Strong understanding of evaluation, guardrails, and safe deployment of GenAI systems.
Systems & Engineering Mindset Familiarity with distributed systems, APIs, and deployment patterns, with the ability to write clean, production-quality code.
Analytical Rigor & Diagnostics Strong ability to evaluate model performance, detect edge cases, run root cause analysis, and design robust monitoring and evaluation frameworks.
Data Quality & Signal Awareness Experience handling messy, real-world data, including drift, bias, missingness, and anomalies, along with tools and techniques to detect and address these issues.
Modeling Judgment & Trade-offs Ability to identify when to use ML versus heuristics and design pragmatic hybrid solutions. Strong understanding of architectural trade-offs across models and systems.
Business Impact Orientation Clear understanding of how ML metrics translate to business outcomes, with the ability to balance trade-offs across accuracy, scalability, latency, and customer experience.
Leadership & Communication Strong problem framing, stakeholder influence, and ability to communicate model behavior and decisions clearly to both technical and non-technical audiences. Proven track record of driving measurable business impact.
Preferred Skills
Experience in logistics (Ocean, Truckload), supply chain, or high-volume operational systems
Experience with geospatial data, routing, and tracking systems
Experience with anomaly detection, fraud modeling, ETA prediction
Experience building internal platforms or tools for DS teams
What Success Looks Like (6–12 Months)
Deliver 2 high-impact ML capabilities with measurable customer value
Establish standardized experimentation, monitoring, and RCA workflows
Introduce GenAI/agentic capabilities that improve productivity and insight generation
Reduce time-to-production and increase reuse across DS teams
Drive measurable improvements in model performance and system reliability
In-office Commitment: This position requires a commitment to contribute to our collaborative culture by working in-office three days weekly.
Diversity & Inclusion
At project44, we're designing the future of how the world moves and is connected through trade and global supply chains. As we work to deliver a truly world-class product and experience, we are also intentionally building teams that reflect the unique communities we serve. We’re focused on creating a company where all team members can bring their authentic selves to work every day.
We’re building a company that every one of us at project44 is proud to work for, and our journey of becoming a more diverse, equitable and inclusive organization, where all have a sense of belonging, is shaped through the actions of our leadership, global teams, and individual team members. We are resolute in our belief that each team member has an equal responsibility to mold and uphold our culture.
project44 is an equal opportunity employer seeking to enrich our work environment by creating opportunities for individuals of all backgrounds and experiences to thrive. If you share our values and our passion for helping the way the world moves, we’d love to review your application!
For any accommodation needed during the hiring process, please email . Even if you don’t meet 100% of the above job description you should still seriously consider applying. Studies show that you can still be considered for a role if you meet just 50% of the role’s requirements.
More about project44
Since 2014, project44 has been transforming the way one of the largest, most important global industries does business. As transportation and logistics continue to evolve and customer expectations around delivery become more demanding, industry technology must rise to the occasion. In just a few short years, we have created a digital infrastructure that eliminates the inefficiencies caused by dated technology and manual processes. Our Advanced Visibility Platform is used by the world’s leading brands to track shipments, collaborate with supply chain partners, drive operational efficiencies, and create outstanding customer experiences.
Сравним навыки, грейд, формат работы и зарплату
В project44 мы верим в лучшее.
Мы бросаем вызов статус-кво, потому что знаем, что лучшая цепочка поставок — это не просто возможно, а необходимо. Лучше для наших клиентов. Лучше для их бизнеса. Лучше для мира.
С помощью нашей платформы принятия решений Movement мы переопределяем, как работают глобальные цепочки поставок. Преобразуя разрозненные данные логистики в аналитику в реальном времени на основе ИИ, мы позволяем компаниям мгновенно подключаться, ясно видеть, решительно действовать и разумно автоматизировать. Наш ИИ для цепочек поставок повышает прозрачность, способствует более умной реализации и открывает приложения нового поколения, которые помогают бизнесу двигаться вперед.
Штаб-квартира в Чикаго, Иллинойс, со вторым офисом в Бангалоре, Индия, мы опираемся на разнообразную команду мировых специалистов, которые решают самые сложные логистические задачи с инновациями, срочностью и целеустремленностью.
ИИ в project44
Мы ожидаем, что каждый сотрудник project44, независимо от должности или функции, будет активно использовать ИИ в своей повседневной работе. Будь то создание продукта, обслуживание клиентов, управление людьми или операционная деятельность, ИИ — это инструмент, который вы должны использовать намеренно, с любопытством и здравым смыслом. Мы не ожидаем, что все будут специалистами по данным. Мы ожидаем, что все будут умными пользователями ИИ: способными определять, где он добавляет ценность, эффективно направлять его, критически оценивать результаты и ответственно управлять им. Мы инвестируем в ИИ-грамотность нашей команды, потому что считаем, что это конкурентное преимущество для каждого сотрудника project44, а не только для наших инженеров
Если вы стремитесь решать важные проблемы, использовать ИИ для быстрого масштабирования, ежедневно добиваться результатов и быть частью высокопроизводительной команды — нам стоит поговорить.
Описание:
project44 ищет инженера-разработчика в области машинного обучения (Staff Machine Learning Engineer) для присоединения к нашей команде инженеров. Вы будете работать в быстро меняющейся Agile-среде, проектируя, создавая и внедряя лучшие в своем классе интеграции для ускорения взаимодействия project44 с мировыми логистическими сетями.
Staff ML Engineer будет руководить разработкой систем ИИ/МО нового поколения в Project44, охватывающих оценку времени прибытия (ETA), управление рисками, обнаружение аномалий и аналитику цепочек поставок. Эта роль находится на стыке прикладного моделирования, платформенного мышления и производственного воздействия, с мандатом как на выпуск ценных ML-возможностей, так и на создание многократно используемых примитивов платформы Data Science, которые масштабируются между командами.
Кроме того, эта роль будет стимулировать интеграцию генеративного ИИ, LLM и агентурных систем в основные рабочие процессы, обеспечивая диагностику на основе рассуждений, автоматизацию и интеллектуальную поддержку принятия решений в цепочке поставок.
Вы будете тесно сотрудничать с командами Data Science, ML Engineering, Data Engineering, Platform и Product для поставки систем производственного качества и установления масштабируемого, повторяемого подхода к разработке ИИ в P44.
С 2014 года project44 трансформирует один из крупнейших и важнейших глобальных секторов экономики. Поскольку транспорт и логистика продолжают развиваться, а ожидания клиентов в отношении доставки становятся все более строгими, отраслевые технологии должны соответствовать этому вызову. Всего за несколько коротких лет мы создали цифровую инфраструктуру, которая устраняет неэффективность, вызванную устаревшими технологиями и ручными процессами. Наша платформа Advanced Visibility Platform используется ведущими мировыми брендами для отслеживания поставок, сотрудничества с партнерами по цепочке поставок, повышения операционной эффективности и создания выдающегося клиентского опыта.
Разработка высокопроизводительных ML-систем Руководство сквозной разработкой моделей для ETA, управления рисками, обнаружения аномалий и мошенничества — с использованием передовых методов (эмбеддинги, трансформеры, гибридные модели). Разработка Data Science как платформы Создание многократно используемой ML-инфраструктуры (признаки, эксперименты, развертывание, мониторинг) для масштабирования разработки моделей и сокращения времени до вывода в продакшен. Руководство GenAI и агентурными системами Создание решений на основе LLM (RAG, диагностика, автоматизация, агенты для кодирования) и установление механизмов контроля, оценки и объяснимости. Преобразование бизнес-задач в ML-решения Преобразование рабочих процессов клиентов в четко определенные ML-задачи и обеспечение измеримого бизнес-влияния. Стимулирование экспериментов и оценки Создание надежных фреймворков для офлайн/онлайн оценки, привязанных к бизнес-результатам. Сотрудничество с командами инженеров Партнерство с MLE и DE для создания масштабируемых, надежных систем на протяжении всего жизненного цикла ML. Предоставить 2 высокоэффективные ML-возможности с измеримой ценностью для клиента Создать стандартизированные рабочие процессы для экспериментов, мониторинга и анализа первопричин Внедрить GenAI/агентурные возможности, которые повысят производительность и генерацию инсайтов Сократить время до вывода в продакшен и увеличить повторное использование в командах DS Обеспечить измеримые улучшения в производительности моделей и надежности систем
Опыт 8–10+ лет в области Data Science / Applied ML с убедительным опытом создания и развертывания ML-систем производственного качества. Основные навыки моделирования и техническая экспертиза Глубокая экспертиза в области древовидных моделей, трансформеров, вероятностного моделирования и инжиниринга признаков, с сильным ориентированным на данные подходом. Знание данных и платформ Уверенное владение SQL и Python, с практическим опытом работы с современными платформами данных (Snowflake/Databricks), конвейерами (Spark, Airflow), потоковыми системами (Kafka) и инструментами MLOps. Опыт работы с GenAI и LLM Опыт создания RAG-систем, работы с эмбеддингами и векторными базами данных, а также разработки приложений на основе LLM и агентурных рабочих процессов. Глубокое понимание оценки, механизмов контроля и безопасного развертывания GenAI-систем. Системное и инженерное мышление Знакомство с распределенными системами, API и шаблонами развертывания, а также способность писать чистый код производственного качества. Аналитическая строгость и диагностика Сильная способность оценивать производительность моделей, выявлять крайние случаи, проводить анализ первопричин и разрабатывать надежные фреймворки мониторинга и оценки. Качество данных и осведомленность о сигналах Опыт работы с «грязными», реальными данными, включая дрейф, смещение, пропуски и аномалии, а также инструменты и методы для их обнаружения и устранения. Суждения при моделировании и компромиссы Способность определять, когда использовать ML, а когда — эвристику, и разрабатывать прагматичные гибридные решения. Глубокое понимание архитектурных компромиссов между моделями и системами. Ориентация на бизнес-влияние Четкое понимание того, как ML-метрики переводятся в бизнес-результаты, а также способность балансировать компромиссы между точностью, масштабируемостью, задержкой и клиентским опытом. Лидерство и коммуникация Сильное владение постановкой задач, влияние на заинтересованные стороны и способность четко доносить поведение и решения моделей как технической, так и нетехнической аудитории. Подтвержденный опыт достижения измеримого бизнес-влияния. Предпочтительные навыки Опыт работы в сфере логистики (морские перевозки, автоперевозки), цепочек поставок или систем с высокой интенсивностью операций Опыт работы с геопространственными данными, системами маршрутизации и отслеживания Опыт работы с обнаружением аномалий, моделированием мошенничества, прогнозированием ETA Опыт создания внутренних платформ или инструментов для команд DS
Обязательное присутствие в офисе: Эта должность требует обязательного присутствия в офисе три дня в неделю для внесения вклада в нашу культуру сотрудничества.
Чаще всего от 4 600 000 до 6 960 000
Чаще всего от 4 600 000 до 6 960 000