ML Engineer

Навыки

• Airflow
• Проектирование архитектуры
• ClickHouse
• Docker
• DWH
• Git
• Маркетплейсы

О компании и продукте

• Технологии/инструменты Python ClickHouse Мы — IT-компания, развивающая высоконагруженную платформу цифровых товаров с международной аудиторией. У нас уже есть собранная история данных и базовая аналитика

Задачи

• Развивать и поддерживать парсеры для сбора данных с маркетплейсов (Steam, CSFloat, BUFF, Skinport и др.): история цен, объемы, стаканы
• Оптимизировать хранилище данных и потоки их обработки
• Проводить глубокую аналитику: расчет справедливой цены, оценка ликвидности, поиск спредов между площадками
• Разрабатывать, обучать и валидировать модели прогнозирования направления цен (временные ряды)
• Выводить модели в продакшн (архитектурные решения по ML-части полностью на тебе)
• Сейчас мы масштабируем решение, поэтому тебе предстоит оптимизировать текущую архитектуру, развивать парсеры и строить production-ready модели прогнозирования

Требования

• ML: Отличный опыт работы с временными рядами
• DevOps/Prod: Опыт деплоя ML-моделей в продакшн (REST API, Docker), Git

Будет плюсом

• Понимание рыночной микроструктуры (order book, bid/ask, spread)
• Опыт работы с финансовыми, торговыми данными или криптовалютой
• Опыт работы с оркестраторами данных (Airflow или аналоги)
• Языки: Python (для ML и аналитики). Плюсом будет готовность верхнеуровнево читать/понимать код на PHP (основной бэкенд проекта)
• СУБД: ClickHouse (обязательно), SQL

Условия

• Полная удалёнка (работа по московскому времени)
• Гибкое начало рабочего дня
• Испытательный срок — 3 месяца
• Компенсация спорта любого вида
• Курсы и конференции за счёт компании
• Зарплата обсуждается индивидуально (готовы отталкиваться от твоих ожиданий)

Паспорт вакансии

История публикации

Откуда что взялось

Отмечено то, что вывели мы. Без пометки — значение назвал работодатель.

Почему на этом месте в выдаче

Порядок выдачи объявлен контрактом: свежесть решает между днями, полнота и зарплата — внутри дня.