Applied ML Engineer (Python, CatBoost)

Описание роли

Роль Applied ML Engineer в Scoresight предполагает глубокую работу с данными и моделями, влияющими на ключевой продукт компании — платформу по аналитике и прогнозам в киберспорте. Вы будете:
* Разрабатывать и оптимизировать модели машинного обучения (CatBoost, Gradient Boosting, Random Forest) для прогнозирования исходов матчей с учётом метрик logloss, Brier score и calibration.
* Собирать и обогащать данные из внутренних и внешних источников (API, базы данных, веб-скрапинг), обеспечивая качество и надёжность фич.
* Проектировать и поддерживать data pipelines для автоматической загрузки, валидации и обновления данных.
* Проводить A/B-тестирование моделей, интерпретировать результаты и формировать отчёты для продуктовых команд.
* Интегрировать обученные модели в продакшен вместе с backend-разработчиками на Node.js, контролировать процесс развёртывания и мониторинга.
* Документировать процессы, поддерживать reproducibility экспериментов и участвовать в Code Review.

Особенности вакансии

Выбирая эту позицию, вы получаете:
* Полностью удалённый формат работы с гибким графиком и возможностью периодических оффлайн-встреч в Москве для тимбилдинга.
* Конкурентный оклад от $2000, который может быть увеличен по результатам технического интервью и успешных проектов.
* Performance-бонусы за реализацию сильных гипотез и значимый прирост точности моделей.
* Ясную карьерную траекторию: после полугода успешной работы — перспектива релокации в Дубай / ОАЭ и рост до Lead ML Engineer.
* Участие в международных конференциях, внутренних хакатонах и обучающих программах компании.
* Доступ к современным инструментам: Python, pandas, scikit-learn, CatBoost/LightGBM, Docker, Git, а также интеграция с микросервисами на Node.js.

О компании Scoresight

Scoresight — инновационный стартап в отрасли Gaming, специализирующийся на Data Science и ML-решениях для киберспорта. Наша платформа помогает командам, аналитикам и букмекерам принимать решения на основе данных и машинного обучения. Основные факты:
* Основана группой экспертов из IBM Research и ведущих киберспортивных организаций.
* В 2024 году привлекла раунд seed-инвестиций на сумму $2 млн от профильных инвесторов.
* Клиентская база включает 20+ профессиональных команд и аналитических сервисов в Европе, Азии и СНГ.
* Ориентированы на культуру open source, публикацию результатов исследований и работу в кросс-функциональных командах.
* Средний возраст команды — 28 лет, более 50% участников — специалисты в области ML и статистики.
* Компания активно следит за трендами: киберспортивная аналитика растёт на 30% годовых и становится одним из драйверов развития индустрии.