Staff Machine Learning Engineer - Berlin

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: авторизации, маршрутизации и ретраев.

Задачи

• Определять многоквартальный roadmap ML-оптимизации авторизаций, маршрутизации и стратегий ретраев
• Проектировать и внедрять общую ML-инфраструктуру: feature stores, платформы serving моделей, фреймворки экспериментов
• Разрабатывать и продвигать стандарты ML-инжиниринга: governance моделей, мониторинг, MLOps-паттерны
• Брать на себя нечётко поставленные высокорисковые задачи: скоупить, структурировать и вести исполнение через несколько команд
• Менторить senior-инженеров через design review, парное решение сложных задач и спонсорство роста
• Проектировать стратегию экспериментов на живом платёжном трафике: multi-armed bandits, causal inference, traffic-splitting
• Проводить design review, задавать стандарты технической документации и создавать внутренние форумы (guilds, working groups, RFCs)

Требования

• Опыт проектирования и запуска ML-систем, обслуживающих несколько продуктов или команд
• Способность вести технические решения кросс-командно без формальной власти
• 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 построения 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: issuer behavior, authorization codes, retry logic, network rules, 3DS
• Опыт 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, инвалидности, direct insurance (bAV), туристическое
• Компенсация части стоимости спортзала
• Расширенный отпуск по семейным обстоятельствам
• Платформа психологического благополучия: терапия, медитации, курсы
• Pet-friendly офис

Навыки

• Python
• XGBoost
• LightGBM
• MLOps
• AWS
• GCP
• feature stores
• model serving
• multi-armed bandits
• causal inference
• infrastructure-as-code