Senior Machine Learning Engineer

Автоматический пересказ вакансии на русском. Полный текст на языке оригинала и форма отклика — на сайте работодателя.

Senior ML-инженер в команду Audience Platform (Ad Products) для владения и развития production ML-систем и backend-инфраструктуры, обеспечивающих аудиторные данные 1P/2P/3P. Роль engineering-first: полный цикл ML — от feature engineering на масштабе десятков миллиардов строк до деплоя, мониторинга и MLOps.

Задачи

• Проектировать, строить, деплоить и мониторить production ML-модели и пайплайны (IAB Segmentation Model, Retailer & Category Affinity Segments, Custom Segment Toolkits)
• Строить и поддерживать высоконагруженный feature engineering и data pipelines на Spark, Databricks, Python и SQL с таблицами в десятки миллиардов строк
• Внедрять MLOps-практики: model registry, offline/online оценка, трекинг экспериментов (MLflow или аналог), мониторинг дрейфа данных и качества моделей
• Взаимодействовать с платформенной частью (Audience API, User Profile API, Kafka Topics, интеграции активации DV360, Braze, TTD) для бесшовной интеграции моделей в downstream-сервисы
• Проводить offline-оценки и A/B-тесты для валидации влияния моделей, оптимизировать гиперпараметры и находить новые сигналы данных (например, Store Trip Data)
• Планировать и выполнять инициативы по моделированию и data pipelines в строгом соответствии с регуляторными требованиями (GDPR, CCPA, consent management)
• Работать кросс-функционально с Product Analytics, Marketing Science, Data Engineers и Software Engineers для достижения revenue OKR
• Использовать AI-инструменты разработки (Cursor, Claude Code) для повышения личной производительности

Требования

• Сильные фундаментальные навыки software engineering: способность владеть и эксплуатировать production backend/data-системы end-to-end, включая участие в on-call ротации
• Подтверждённый опыт полного жизненного цикла production ML: feature engineering на Databricks/Spark, обучение, оценка, деплой и мониторинг моделей в production
• Настоящие навыки моделирования и статистики: умение строить, тюнить и оценивать модели с нуля, твёрдое понимание статистики, гиперпараметрической оптимизации и дизайна экспериментов (A/B-тесты)
• Сильное владение Python, Spark, SQL и Databricks; комфорт с распределёнными data pipelines на реальном масштабе
• Опыт работы с инструментами ML lifecycle (MLflow или аналог), model registry и production-мониторингом дрейфа/качества
• Активное использование AI coding agents (например, Cursor, Claude Code) для повышения личной производительности
• Bachelor's degree в Computer Science, Mathematics, Physics, Engineering или смежной количественной области
• Свободный английский: сильные письменные и устные коммуникативные навыки, доступность с пересечением по североамериканским часам (9:00–12:00 EST)

Условия

• Фиксированная gross-зарплата €50 000 – €70 000 в год
• Гибридная модель: офисы в Милане, Барселоне и Софии, возможность работать там, где эффективнее, в Европе
• Полностью удалённая работа доступна из Европы
• Возможность расти в быстро масштабирующейся мультинациональной компании
• Яркая, неформальная и инклюзивная рабочая среда
• Автономия, гибкость и гибридный формат работы
• Доступ к обучению и регулярные feedback-сессии
• Центральные современные офисы со свежими снеками, кофе (включая веганские опции) и эргономичными рабочими местами
• Командные события: оффсайты, happy hours, корпоративные праздники
• Предоставляется всё необходимое оборудование для эффективной работы и обустройства рабочего места
• Дополнительные преимущества, зависящие от страны и локального контракта

Навыки

• Python
• Spark
• SQL
• Databricks
• MLflow
• Kafka
• MLOps
• A/B testing
• Statistics
• Hyperparameter tuning
• Feature engineering
• Model monitoring
• Data drift monitoring
• GDPR
• CCPA
• Cursor
• Claude Code
• LLM platforms
• OpenAI
• Gemini
• Embeddings
• DV360
• Braze
• TTD