Обзор компании: Penn Interactive (PI) — это инновационная компания в сфере интерактивных игр, базирующаяся в Филадельфии. Как цифровое подразделение PENN Entertainment (NASDAQ: PENN), крупнейшего оператора региональных казино в США, мы стремимся революционизировать игровой сектор, создавая ответственный, инновационный и захватывающий интерактивный игровой опыт. Наша задача — способствовать росту и успеху наших сотрудников, привлекая страстных и талантливых специалистов.
Команда Data Science & Machine Learning в Penn Interactive занимается разработкой моделей и API, которые улучшают все цифровые предложения Penn Entertainment. Наши главные ценности — это креативность, сотрудничество, изобретательность и ответственность. В качестве инженера машинного обучения у вас будет возможность вносить свой вклад, оптимизировать и внедрять многочисленные захватывающие модели, а также помогать в создании новых функций для нашей платформы машинного обучения.
Ключевые обязанности
- Проектирование и создание новых конвейеров машинного обучения и оптимизационных маршрутов.
- Внедрение моделей и разработок в сотрудничестве с руководителями команд и заинтересованными лицами из департаментов продуктов, операций, маркетинга и других.
- Улучшение нашей платформы машинного обучения путем внедрения лучших практик ML ops.
- Проведение комплексного тестирования и оценки новых инструментов и технологий для определения их пригодности для нашей платформы.
- Эффективное общение с техническими и нетехническими заинтересованными сторонами.
- Написание и поддержка технической документации и дизайна в Git/Confluence.
- Выполнение других обязательств по мере необходимости.
Текущие проекты
- Рекомендательные системы: направляйте пользователей к контенту, который они хотят видеть.
- Моделирование токсичности в чате: создавайте инклюзивную атмосферу в чате сообщества.
- Вероятность кросс-продаж: предоставляйте пользователям доступ ко всему спектру предложений Penn Entertainment.
- Идентификация пользователей-ботов: боритесь с мошенничеством, выявляя нечеловеческих пользователей на наших цифровых платформах.
Нам нужны кандидаты с следующими квалификациями:
- Минимум 5 лет профессионального опыта, из которых не менее 3 лет в роли инженера машинного обучения.
- Образование в области компьютерных наук, науки о данных, статистики, компьютерной инженерии или смежной технической области.
- Обширный опыт внедрения приложений с использованием Docker, Kubernetes, Terraform, GitHub и других релевантных инструментов.
- Знание Python и SQL. Дополнительные языки программирования, такие как Go, Rust, Scala, R и C++, будут плюсом.
- Доказанный опыт настройки CI/CD конвейеров для проектов машинного обучения, включающих проверку кода, данных и моделей.
- Опыт разработки конвейеров машинного обучения с инструментариями оркестрации, такими как Airflow, Kubeflow или Dagster.
- Обширный опыт создания и/или участия в проектах dbt.
- Предпочтительно наличие опыта разработки и внедрения решений машинного обучения в публичном облаке (AWS, Azure или Google Cloud Platform).
- Знание фреймворков машинного обучения, таких как TensorFlow, PyTorch, Caffe и/или Keras.
Желательные навыки
- Опыт создания решений для обработки потоков данных в реальном времени с использованием таких технологий, как Kafka, Spark и Flink.
- Опыт работы с виртуальными хранилищами характеристик, такими как Featureform или Feast.
- Опыт интеграции с инструментами BI, такими как Mode,