Machine Learning Engineer

theScore, гордый филиал PENN Entertainment, стремится помочь миллионам спортивных фанатов с помощью передовых цифровых медиа и продуктов для ставок на спорт. Наше популярное медиа-приложение «theScore» предоставляет пользователям в Северной Америке персонализированные прямые трансляции результатов, новости, статистику и информацию о ставках. Тем временем наше спортивное приложение для ставок «theScore Bet Sportsbook & Casino» предлагает полный мобильный опыт ставок на спорт и iCasino, в настоящее время работающее в Онтарио. theScore также успешно создает и распространяет инновационный цифровой контент через веб, социальные сети и платформы киберспорта.

Команда Data Science & Machine Learning играет ключевую роль в улучшении всех цифровых продуктов PENN Entertainment с помощью передовых моделей и API. Наша команда преуспевает в творчестве, сотрудничестве, изобретательности и ответственности. Как инженер по машинному обучению, вы получите уникальную возможность вносить свой вклад, оптимизировать и развертывать различные модели, а также разрабатывать новые функции для нашей платформы машинного обучения.

• Рекомендательные системы: направлять пользователей к контенту, который они хотят видеть.
• Моделирование токсичности в чате: способствовать созданию инклюзивного сообщества в чатах.
• Вероятность перекрестных продаж: позволить пользователям исследовать весь спектр предложений PENN Entertainment.
• Идентификация ботов: бороться с мошенничеством, выявляя не-человеческих пользователей на цифровых платформах PENN Entertainment.

В качестве важного члена нашей команды инженеров по машинному обучению, ваши обязанности будут включать:

• Проектирование и создание новых конвейеров машинного обучения и оптимизационных рутин.
• Развертывание моделей и результатов в сотрудничестве с лидерами функциональных команд и заинтересованными сторонами из продукта, операций, маркетинга и т.д.
• Улучшение нашей платформы машинного обучения через внедрение лучших практик ML ops.
• Проведение тщательного тестирования и оценки новых инструментов и технологий для оценки их пригодности.
• Эффективное общение как с техническими, так и с нетехническими заинтересованными сторонами.
• Написание и поддержка технического дизайна и документации в Git/Confluence.
• Выполнение других связанных задач по мере необходимости.

Идеальный кандидат будет иметь:

• Минимум 5 лет профессионального опыта, по крайней мере 3 года в качестве инженера по машинному обучению.
• Степень в области компьютерных наук, науки о данных, статистики, компьютерной инженерии или смежной технической области.
• Обширный опыт развертывания приложений с использованием Docker, Kubernetes, Terraform, GitHub и других релевантных инструментов.
• Профессиональное владение Python и SQL, дополнительные знания языков, таких как Go, Rust, Scala, R и C++ приветствуются.
• Документированную экспертизу в настройке CI/CD конвейеров для проектов машинного обучения, включая код, данные и валидацию моделей.
• Опыт разработки конвейеров машинного обучения с использованием инструментов оркестрации, таких как Airflow, Kubeflow или Dagster.
• Обширный опыт работы с проектами dbt.
• Опыт развертывания решений машинного обучения в публичных облаках, таких как AWS, Azure или Google Cloud Platform.
• Знание популярных фреймворков машинного обучения, таких как TensorFlow, PyTorch, Caffe и Keras.

• Опыт создания решений обработки потоков данных в реальном времени с использованием Kafka, Spark или Flink.
• Опыт работы с технологиями виртуальных хранилищ признаков, такими как Featureform или Feast.
• Опыт интеграции с BI инструментами, такими