description
Описание вакансии
Applied ML Engineer
Компания: Scoresight
Тип занятости: #full_time
Уровень: #middle
Страна: #RU
Локация: #remote
Зарплата: от 2 000 USD
Компания Scoresight ищет Applied ML Engineer (Python, CatBoost) в продукт по аналитике и прогнозам в киберспорте. Мы строим платформу, которая прогнозирует исходы киберспортивных матчей и помогает командам и игрокам принимать решения на основе данных. Ищем ML-инженера, который усилит качество моделей и поможет масштабировать систему.
Обязанности
- Улучшение точности и confidence score моделей на исторических данных (турниры, команды, игроки)
- Разработка и обучение моделей (CatBoost / Gradient Boosting / Random Forest)
- Сбор и обогащение данных: API, открытые источники, базы данных
- Подготовка, валидация и тестирование фичей и датасетов
- Интеграция моделей в прод вместе с backend-командой (Node.js)
Требования
- Опыт в ML 2+ лет
- Опыт в предиктивной аналитике
- Уверенная работа с табличными моделями и фичеинжинирингом
- Глубокое понимание метрик: logloss, Brier, calibration
- Опыт построения data pipelines и работы с API
Будет плюсом
- Опыт в гемблинге, беттинге
Что предлагаем
- Performance-бонусы за сильные гипотезы, которые дали значимый прирост точности модели
- Перспективы роста до лида направления по новой игре
- Возможность релокации в Дубай / ОАЭ после успешного полугода работы
Дополнительная информация
Возможны оффлайн-встречи в Москве (по договоренности). Оклад от $2000 (готовы поднять вилку с успешным кандидатом).
Контакты
- Telegram:
⚠️ Для удобства указывайте ссылку на вакансию
Ссылка:
Стек технологий: #python #pandas #scikit-learn #catboost #lightgbm #sql #docker #git #node
Компания: Scoresight
Тип занятости: #full_time
Уровень: #middle
Страна: #RU
Локация: #remote
Зарплата: от 2 000 USD
Компания Scoresight ищет Applied ML Engineer (Python, CatBoost) в продукт по аналитике и прогнозам в киберспорте. Мы строим платформу, которая прогнозирует исходы киберспортивных матчей и помогает командам и игрокам принимать решения на основе данных. Ищем ML-инженера, который усилит качество моделей и поможет масштабировать систему.
Обязанности
- Улучшение точности и confidence score моделей на исторических данных (турниры, команды, игроки)
- Разработка и обучение моделей (CatBoost / Gradient Boosting / Random Forest)
- Сбор и обогащение данных: API, открытые источники, базы данных
- Подготовка, валидация и тестирование фичей и датасетов
- Интеграция моделей в прод вместе с backend-командой (Node.js)
Требования
- Опыт в ML 2+ лет
- Опыт в предиктивной аналитике
- Уверенная работа с табличными моделями и фичеинжинирингом
- Глубокое понимание метрик: logloss, Brier, calibration
- Опыт построения data pipelines и работы с API
Будет плюсом
- Опыт в гемблинге, беттинге
Что предлагаем
- Performance-бонусы за сильные гипотезы, которые дали значимый прирост точности модели
- Перспективы роста до лида направления по новой игре
- Возможность релокации в Дубай / ОАЭ после успешного полугода работы
Дополнительная информация
Возможны оффлайн-встречи в Москве (по договоренности). Оклад от $2000 (готовы поднять вилку с успешным кандидатом).
Контакты
- Telegram:
⚠️ Для удобства указывайте ссылку на вакансию
Ссылка:
Стек технологий: #python #pandas #scikit-learn #catboost #lightgbm #sql #docker #git #node
tips_and_updates
Как откликнуться эффективно
- arrow_right1–2 релевантных кейса (ссылки/скриншоты)
- arrow_rightСроки и формат работы (когда на связи)
- arrow_right2–3 уточняющих вопроса по задаче
handshake
Рекомендации работодателю
- arrow_rightОпишите результат и критерии приёмки
- arrow_rightУкажите бюджет/вилку — это повышает качество откликов
- arrow_rightСразу обозначьте сроки и доступность по коммуникациям
lists
Ещё вакансии
Продуктовый маркетолог
МегаФон
Не указан
Офис
Полная занятость
Дизайнер
Voishe
Не указан
Гибрид
Полная занятость
Тим лид команды разработки (Java)
Альфа-Банк
Не указан
Удалённо
Полная занятость
SMM-специалист
Точка знаний
от 100 000 ₽
Удалённо
Полная занятость
Junior Product Designer
Tagmate
Не указан
Удалённо
Частичная занятость
Senior Аналитик по стратегии
VK
Не указан
Гибрид
Полная занятость