Требуемый опыт работы: от 4 лет (Middle+/Senior)

Полная занятость, удаленная работа или гибрид (Кипр)

<aside> 💬

Gameram – это социальная сеть для геймеров, где пользователи делятся игровыми моментами, находят друзей по интересам и становятся частью комьюнити. У нас уже 5 миллионов установок, более $7mln инвестиций и десятки тысяч ежедневных пользователей по всему миру. Работаем командой 30 человек из 14 стран.

</aside>

<aside> 👀

Мы в поисках ML Engineer в команду рекомендательных систем, который поможет развивать инфраструктуру и обеспечивать надежную доставку рекомендаций пользователям.

Ты будешь работать над системами обработки данных и ML-пайплайнами, которые лежат в основе рекомендательных алгоритмов Gameram, а также участвовать в развитии инфраструктуры.

Стек технологий: Scala/Java, Python, Spark, Airflow, Hadoop, Hdfs, Kafka, Clickhouse, Superset, Redis, PostgreSQL.

</aside>

Чем предстоит заниматься:

• Поддерживать и улучшать ML-пайплайны;
• Создавать новые и развивать существующие ETL-процессы;
• Внедрять инструменты для продуктовой аналитики и машинного обучения;
• Работать над производительностью, стабильностью и отказоустойчивостью платформы;
• Участвовать во внедрении MLOps-практик;
• Взаимодействовать с DS, аналитикой и продуктовой командой для оценки качества рекомендаций и влияния на продукт.

От тебя мы ждем:

• Уверенное знание Scala/Java и Python;
• Опыт разработки и поддержки ML-пайплайнов;
• Понимание принципов работы баз данных, распределенных систем хранения и обработки данных;
• Опыт работы со Spark, Airflow, Hadoop/HDFS, Kafka; ClickHouse, Redis, PostgreSQL;
• Опыт разработки сервисов или пайплайнов в высоконагруженных продуктах;
• Понимание жизненного цикла ML-компонентов в продукте: от данных и обучения моделей до доставки результата пользователю.