This job has expired and no longer accepts applications.
Требуемый опыт работы: от 4 лет (Middle+/Senior)
Полная занятость, удаленная работа или гибрид (Кипр)
Мы в поисках ML Engineer в команду рекомендательных систем, который поможет развивать инфраструктуру и обеспечивать надежную доставку рекомендаций пользователям.
Ты будешь работать над системами обработки данных и ML-пайплайнами, которые лежат в основе рекомендательных алгоритмов Gameram, а также участвовать в развитии инфраструктуры.
Стек технологий: Scala/Java, Python, Spark, Airflow, Hadoop, Hdfs, Kafka, Clickhouse, Superset, Redis, PostgreSQL.
Поддерживать и улучшать ML-пайплайны;
Создавать новые и развивать существующие ETL-процессы;
Внедрять инструменты для продуктовой аналитики и машинного обучения;
Работать над производительностью, стабильностью и отказоустойчивостью платформы;
Участвовать во внедрении MLOps-практик;
Взаимодействовать с DS, аналитикой и продуктовой командой для оценки качества рекомендаций и влияния на продукт.
Уверенное знание Scala/Java и Python;
Опыт разработки и поддержки ML-пайплайнов;
Понимание принципов работы баз данных, распределенных систем хранения и обработки данных;
Опыт работы со Spark, Airflow, Hadoop/HDFS, Kafka; ClickHouse, Redis, PostgreSQL;
Опыт разработки сервисов или пайплайнов в высоконагруженных продуктах;
Понимание жизненного цикла ML-компонентов в продукте: от данных и обучения моделей до доставки результата пользователю.
Будет плюсом:
Опыт эксплуатации ML инфраструктуры в AWS;
Опыт администрирования Linux.
Сложный и интересный продукт;
Возможность влиять на развитие ключевого направления продукта;
Гибкий график, удалённый или гибридный формат;
Сильную команду, открытая к идеям и исследованиям;
Участие в опционной программе после прохождения ИС.
Expired on: 10/1/2026
Gameram
Gameram is a social network for gamers — a space to share game moments, find friends by interest, and be part of a global gaming community.
Now we’ve reached 5 million installs, raised over $7M in funding, and have tens of thousands of daily users worldwide. Our team of 30 people works from 14 countries.