Название: Старший инженер по машинному обучению Компания: Tripledot Studios Местоположение: TDG - Лондон / Лондон

Кто мы? Tripledot Studios — одна из крупнейших независимых компаний по производству мобильных игр в мире. Мы — многократный лауреат наград, наша команда насчитывает более 2500 человек в 12 студиях по всему миру. Наш расширенный портфель включает одни из самых популярных игр в мобильном гейминге, которые занимают лидирующие позиции в чартах по всему миру и привлекают более 25 миллионов активных пользователей ежедневно. Руководящий принцип Tripledot заключается в том, что когда людям нравится то, что они делают, то, что они делают, будет нравиться другим. Мы строим компанию, которой гордимся. Компанию, наполненную целеустремленными, невероятно умными и внимательными к деталям людьми, которые ЛЮБЯТ создавать игры. Наша амбиция — стать самой успешной игровой компанией в мире, и мы только начинаем. Обзор роли Присоединяйтесь к Tripledot Studios в качестве старшего инженера по машинному обучению, работающего над задачами динамического ценообразования и рекомендательных систем в наших играх. Работа включает в себя табличное машинное обучение, в том числе нейронные сети и подходы, такие как градиентный бустинг деревьев решений. Вы сосредоточитесь на понимании данных, разработке признаков и улучшении моделей, а не на основном владении производственным развертыванием. Вы будете работать над достижением определенных краткосрочных целей ML, сотрудничая с командой монетизации и командами игровых продуктов для планирования A/B-тестов. В долгосрочной перспективе вы будете работать с этими командами над преобразованием требований к продукту и монетизации в цели ML. Вы начнете с изучения проекта и его бизнес-целей. В течение первых трех месяцев мы ожидаем, что вы внесете свой вклад в конвейер обучения и исследуете проблемы с признаками и моделями. Примерно через шесть месяцев цель состоит в том, чтобы вы взяли на себя более проактивную роль в определении направления развития модели. Ключевые обязанности Создание и улучшение конвейеров обучения для моделей динамического ценообразования и рекомендательных систем, от проектирования признаков и меток до обучения, настройки и оффлайн-оценки табличных моделей, таких как нейронные сети и градиентный бустинг деревьев. Мониторинг производительности моделей после запуска моделей в играх и продуктах. Исследование дрейфа данных и концепций, включая изменения, связанные с новыми названиями, версиями клиента или поведением пользователей, и упрощение расширения моделей на другие продукты. Диагностика пропущенных результатов модели в конвейере обучения, бизнес-логике и базовых данных, а затем работа над улучшениями, необходимыми для восстановления качества модели. Сотрудничество с коллегами из отделов монетизации и продуктов для связи решений модели с доходами и результатами игроков, а также помощь в планировании A/B-тестов, которые информируют о том, что будет выпущено. По мере освоения проекта выявляйте пробелы в понимании командой моделей и предлагайте улучшения в их направлении. Требуемые навыки, знания и опыт Практическое обучение и оценка табличных моделей с использованием нейронных сетей или градиентного бустинга деревьев. Опыт работы с PyTorch, PyTorch Lightning, TensorFlow, XGBoost, CatBoost или scikit-learn может быть актуален; какой-либо конкретной платформы не требуется. Опыт проектирования признаков и меток, выбора метрик для принимаемых моделью решений и оценки того, когда оффлайн-результаты оправдывают A/B-тест. Владение SQL и способность писать эффективные запросы для извлечения, манипулирования и агрегирования данных из реляционных баз данных. Исследовательский подход к неполным данным и долгосрочным требованиям, требующим уточнения. Способность объяснять результаты модели партнерам по монетизации и продуктам с точки зрения доходов и результатов игроков. Опыт работы в ad tech, рекомендательных системах или онлайн-маркетплейсах был бы полезен, как и опыт работы с производственными API или развертыванием ML-моделей. Опыт работы с платформой Ray также был бы плюсом. Ничего из этого не требуется для этой роли. Использование ИИ-инструментов разработки, включая ассистентов кода и LLM-подобных ко-пилотов, для ускорения реализации, отладки и итерации систем машинного обучения при сохранении стандартов качества производства. Критическая оценка и проверка кода, сгенерированного ИИ, реализаций моделей и конфигураций инфраструктуры на надежность, корректность и поддерживаемость, а также исследование подходов на базе ИИ для повышения продуктивности разработчиков или возможностей ML-платформы. Работа в Tripledot 25 дней оплачиваемого отпуска в дополнение к государственным праздникам для отдыха и восстановления сил в течение года Гибридная работа 20 дней удаленной работы: работайте из любой точки мира или используйте это время для покрытия обязательных офисных дней, работая из дома, 20 дней в году. Ежедневный бесплатный обед: когда вы находитесь в офисе, вы получаете 12 фунтов стерлингов каждый день для заказа из JustEat. Регулярные корпоративные мероприятия и награды: ежеквартальные очные и выездные мероприятия, посвященные культурным событиям, нашим достижениям и командному духу. Программа поддержки сотрудников: В любое время, когда вам это нужно, воспользуйтесь конфиденциальной, заботливой поддержкой нашей Программы поддержки сотрудников, которая всегда готова выслушать и помочь. Поддержка при создании семьи: Получите жизненно важную поддержку на пути создания семьи/лечения бесплодия с помощью нашей программы поддержки [в соответствии с политикой] Страхование жизни и страхование от потери трудоспособности: Финансовая защита для вас и ваших близких. Непрерывное профессиональное развитие: Продвигайте свою карьеру с помощью постоянных возможностей для профессионального развития. Частное медицинское страхование и план медицинских расходов: Факультативное (льгота P11d) комплексное частное медицинское страхование от Bupa и план медицинских расходов от Medicash. Стоматологическое страхование: Факультативное (льгота P11d). Программа "Велосипед на работу": схема покупки велосипеда с частичной оплатой из зарплаты. Пенсионный план: Предлагаются программы с учетом квалификационных доходов или факультативные программы с соответствующими взносами 4%.