Staff Machine Learning Engineer - Munich

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

Staff ML-инженер в команду Performance Powerhouse платёжной платформы PPRO. Отвечает за техническую стратегию и архитектуру ML-систем для оптимизации платежей: авторизация, маршрутизация, ретраи.

Задачи

• Определять многоуровневый roadmap ML-оптимизации авторизации, маршрутизации и стратегий ретраев
• Проектировать и руководить внедрением общей ML-инфраструктуры: feature stores, платформы инференса моделей, фреймворки экспериментов
• Разрабатывать и продвигать стандарты ML-инжиниринга: governance моделей, мониторинг, MLOps-паттерны
• Брать на себя неоднозначные задачи высокого риска: скоупить, структурировать и вести исполнение силами нескольких инженеров и команд
• Менторить senior-инженеров через дизайн-ревью, парное программирование и спонсорство возможностей роста
• Проектировать стратегию экспериментов на живом платёжном трафике: multi-armed bandits, causal inference, traffic-splitting
• Проводить дизайн-ревью, задавать стандарты технической документации и создавать внутренние форумы (гильдии, рабочие группы, RFC)

Требования

• Опыт проектирования и запуска ML-систем, обслуживающих несколько продуктов или команд
• Способность вести технические решения кросс-командно без формальных полномочий
• Экспертный уровень классического ML: XGBoost, LightGBM, калибровка, cost-sensitive learning
• Опыт вывода моделей в высоконагруженный low-latency production, ответственность за надёжность, SLA и инциденты
• Опыт создания MLOps-инструментов, а не только их использования
• Senior+ уровень написания и ревью кода на Python, высокие стандарты тестируемости и поддерживаемости
• Понимание связи технических решений с бизнес-метриками: approval rate, latency, model drift
• Глубокое знание жизненного цикла карточных платежей: поведение эмитентов, коды авторизации, ретраи, правила сетей, 3DS
• Опыт проектирования и владения ML-инфраструктурой на AWS или GCP в масштабе, включая IaC и управление затратами

Условия

• Гибридный формат: 3 дня в неделю в офисе
• 30 дней отпуска и возможность работать из-за рубежа до 30 дней в год
• Бюджет €1 000 в год на обучение и развитие
• Страхование: от несчастных случаев, по инвалидности, direct insurance (bAV), туристическое
• Расширенный отпуск по семейным обстоятельствам
• Компенсация членства в спортзале
• Платформа психологического благополучия: терапия, медитации, курсы
• Офис на St.-Martin-Straße в Мюнхене, рядом с Ostbahnhof
• Pet-friendly офис

Навыки

• Python
• XGBoost
• LightGBM
• MLOps
• AWS
• GCP
• feature stores
• model serving
• multi-armed bandits
• causal inference
• 3DS
• Infrastructure as Code