Applied ML Engineer (Python, CatBoost)

Описание роли

На позиции Applied ML Engineer в Scoresight вы будете отвечать за повышение точности и надёжности моделей машинного обучения, которые прогнозируют исходы киберспортивных матчей. Ваша ключевая задача — улучшить quality score и confidence score моделей на исторических данных турниров, команд и игроков. Применяя CatBoost, LightGBM и Random Forest, вы будете разрабатывать и обучать алгоритмы градиентного бустинга и работать над созданием data pipelines. В круг обязанностей войдут:
* Сбор и обогащение данных из API, открытых источников и внутренних баз;
* Подготовка, валидация и тестирование фичей и наборов данных;
* Анализ метрик качества моделей (logloss, Brier score, calibration);
* Интеграция моделей в продакшн вместе с backend-командой (Node.js);
* Оптимизация производительности и масштабирование ML-инфраструктуры в Docker-контейнерах;
* Внедрение MLOps-процессов и автоматизацию CI/CD для моделей.

Уникальность вакансии

Работа в быстрорастущем сегменте киберспорта, где решения на основе data-driven аналитики напрямую влияют на успех команд и прогнозирования. Вы получаете:
* Полностью удалённый формат с возможностью офлайн-встреч в Москве по договорённости;
* Оклад от $2000 и гибкую вилку для кандидатов с выдающимися результатами;
* Performance-бонусы за сильные гипотезы, которые привели к значительному приросту точности моделей;
* Шанс релокации в Дубай / ОАЭ после успешного полугода работы;
* Участие в развитии MLOps-практик и CI/CD для автоматического развёртывания моделей;
* Влияние на продукт с выходом на международный рынок и развитие до лидирующей роли.

О компании Scoresight

Scoresight — инновационный стартап в индустрии GameDev, специализирующийся на аналитике и прогнозах киберспортивных событий. Наша миссия — делать data-driven прогнозы максимально точными и доступными, помогая профессиональным игрокам и командам принимать решения на основе объективных данных. Платформа Scoresight сочетает спортивную аналитику и машинное обучение, обрабатывая большие объёмы информации для прогнозирования результатов матчей. По данным Statista, рынок киберспортивной аналитики ежегодно растёт более чем на 20%, и мы уже готовимся к масштабированию на международные площадки. Команда Scoresight состоит из data science инженеров, девопс-специалистов и аналитиков, работающих в международном удалённом формате с открытой коммуникацией и flat-структурой управления. Мы ценим инициативность, эксперименты и оперативную обратную связь.