Machine Learning Engineer (relocation to Montenegro)

Job expired!

Заснована у 1997 році, група Libertex є міжнародною потугою з понад 25-річним досвідом у фінансових ринках. Група безперервно формувала індустрію онлайн-торгівлі, інтегруючи інноваційні технології, ринкову динаміку та цифрові тренди. Центральним елементом цієї революції є Libertex, багаторазово нагороджувана онлайн-платформа для торгівлі. Вона надає користувачам доступ до торгівлі різними класами активів, включаючи акції, CFD, сировину, Форекс, ETF та криптовалюти. З гордістю, Libertex є Офіційним онлайн-партнером з торгівлі ФК Баварія, поєднуючи захоплення футболом із азартом трейдингу.

Група Libertex у цифрах:

Понад 25 років досвіду у фінтех
Понад 3 млн клієнтів по всьому світу
Понад 700 співробітників
Понад 40 міжнародних нагород (для Libertex)
Понад 300 торгованих активів (через Libertex)

Групу Libertex керує пристрасна мета — постійно розробляти новаторські фінтех-рішення для людей, які прагнуть розширити свої фінансові можливості.

Ми шукаємо Middle Machine Learning Engineer, який буде ключовим у розробці, оптимізації та підтримці наших застосунків для машинного навчання. Ця роль пропонує захоплюючу можливість впливати на ключові стратегічні бізнес-метрики за допомогою інноваційних ML-рішень.

Що ви будете робити?

Співпрацювати з відділами, такими як продажі, маркетинг, продукти, платежі та угоди, щоб перекладати їхні вимоги на ефективні та масштабовані рішення для машинного навчання.
Брати участь у проєктах, таких як прогнозування LTV, прогнозування відтоку клієнтів, антифрод-рішення, uplift-моделювання та впровадження великих мовних моделей для підвищення ефективності маркетингу та зниження витрат.
Контролювати існуючі ML-рішення, керувати покращеннями та розширювати рамки машинного навчання по всій організації для сприяння культурі, орієнтованій на дані.
Покращувати практики MLOps, забезпечуючи оптимізовану розробку, впровадження та моніторинг моделей, тим самим покращуючи якість та пояснюваність ML-рішень.

Вимоги

Глибоке розуміння бізнес-середовищ та того, де ML може додати цінність.
Технологічна компетенція у Python, PyTorch, PySpark, SQL (MSSQL, Postgres), ClickHouse, AWS (EC2, EKS, EMR), Docker, Kafka, ELK та Airflow.
Досвід у встановленні та підтримці практик MLOps, включаючи контроль версій моделей, автоматичне тестування та CI/CD для систем ML.
Використання AWS ML (або подібних) сервісів для розробки та впровадження моделей.
Загальні знання IT-інфраструктури, різних джерел даних та процесів розробки.
Попередній досвід застосування інструментів Data Science до мобільних додатків, ігор або фінтех є плюсом.
Середній рівень англійської.
Досвід роботи з LLMs (OpenAI, AWS Bedrock,