Staff Machine Learning Engineer - Applied ML & Research
Навыки
- Airflow
- AWS
- XGBoost / LightGBM / CatBoost
- Решения на данных
- iGaming / betting
- Kafka
- Machine Learning
Ещё 8
- MLOps
- Решение задач
- Python
- PyTorch
- Роадмап
- scikit-learn
- SQL
- Статистика
О компании и продукте
- We are a global technology group, dedicated to building the future of entertainment and fan-centric experiences. With commercial markets in Brazil, Belgium, Poland, Romania, Greece and Serbia, and a network of offices across Spain, Croatia, Malta, Gibraltar, the Netherlands and the UK, we are a truly international organization. Our purpose at Super has evolved from sports and betting into creating the platform that stretches into the wider world of technology-driven entertainment. With a growing and diverse team of more than 5,000 people, we create immersive, responsible, and personalised experiences for millions of customers worldwide.
- Everything we do at Super is rooted in doing what is right: for customers, for each other, and for our long-term vision. Our Culture Manifesto is our North Star. It captures our purpose, mission, and the six core beliefs that shape how we think, make decisions, and act every day. Want to explore our culture in more detail? Visit our careers page: super.xyz/careers
- Super is committed to the highest standards of compliance, safety, and responsibility. As such, we are active members of the International Betting Integrity Association (IBIA) and the European Gaming & Betting Association (EGBA).
- At Super, we operate as a high-performing team. We hire and grow talent based on ability and potential, regardless of background and identity because we know diverse perspectives, drive better performance.
Задачи
- Design and develop scalable machine learning models — including classifiers, regressors, and rule-based systems — to solve real-world problems
- Own the full ML lifecycle: from data exploration and feature engineering to model training, evaluation, and deployment
- Translate complex technical concepts into clear insights for both technical and non-technical stakeholders
- Set and guide technical direction across ML projects, ensuring alignment with technical best practices and business goals
- Mentor junior engineers and foster a culture of knowledge sharing and continuous improvement
Требования
- Master's degree (or equivalent) in Machine Learning, Data Science, Statistics, Mathematics, Computer Science, or a related field
- 7+ years of industry experience building and deploying ML models at scale
- Proven ability to lead cross-functional technical initiatives and influence engineering strategy
- Proficiency in Python (with libraries such as PyTorch, XGBoost, and Scikit-learn) and SQL
- Strong experience with machine learning pipelines and orchestration tools such as Airflow, SageMaker Pipelines, or similar
- Deep understanding of machine learning fundamentals, including experience with Large Language Models (LLMs) and other emerging ML technologies
- A track record of shipping production-level ML products and maintaining high code quality
- Excellent problem-solving skills and the ability to scope and disambiguate complex ML projects into clear, achievable milestones
- This role blends hands-on technical work with strategic thinking — you'll lead by example, contribute high-quality code, and help shape the ML roadmap through cross-functional collaboration
- What the role involves
- Identify high-impact ML opportunities and influence stakeholders to prioritise and support these initiatives
- Hands-on experience with AWS services (e.g., EC2, EKS, CloudFormation, Cognito)
Будет плюсом
- Familiarity with ML tooling such as MLflow, ZenML, or Metaflow
- Exposure to streaming data platforms such as Kafka
- Contributions to open-source ML projects or publications in ML conferences
Условия
- Medical / Health Insurance
- Open Annual Leave
- Employee Assistance Programme
- Training & Learning Development
- Additional benefits vary by country and will be shared during the hiring process
Паспорт вакансии
История публикации
Появилась в Вакандии27 дней
Перепубликации4 разапубликаций всего: 5
Проверяли на источникеВидели сегодня
Среди похожихНет данныху карточки не хватает полей, чтобы найти похожие
Долго открыта
Вакансия поднималась в источнике 4 раз. Это не значит, что она закрыта, но откликаться стоит с этой оговоркой.
Откуда что взялось
Отмечено то, что вывели мы. Без пометки — значение назвал работодатель.
ГрейдLeadвычитано из текста вакансии
Формат работыне указан
ГеографияРумыния
Зарплата≈ 23 000 USD в месяцнаша оценка, в вакансии не названа
Почему на этом месте в выдаче
Порядок выдачи объявлен контрактом: свежесть решает между днями, полнота и зарплата — внутри дня.
Полнота карточки753 из 4 полей: грейд, формат, география, зарплата
Зарплата названа0вилки работодателя нет, показана наша оценка
Проверка Вакандии
Источники и свежесть
- Тип источника
- Карьерный сайт работодателя
- Найдено публикаций
- 5
Посмотреть публикации и даты
- greenhouseПовторная публикация · 2024-11-18
- greenhouseПовторная публикация · 2025-06-20
- greenhouseПовторная публикация · 2025-06-20
- greenhouseПовторная публикация · 2025-07-14
- greenhouseОсновная публикация · 2026-02-19
Безопасность
Отклик уходит на сайт источника
Вакандия показывает вакансию, но не отправляет отклик и не проверяет работодателя. Сам отклик вы оставляете на внешнем сайте — job-boards.eu.greenhouse.io.
Признаки мошенничества
- Просят предоплату, «залог» или деньги за обучение и оборудование.
- Требуют код из SMS, данные банковской карты или доступ к «Госуслугам».
- Быстро уводят в мессенджер и торопят с решением.
- Обещают большой доход без опыта и без деталей задач.
Настоящий работодатель не просит денег и платёжных данных до трудоустройства.
Продолжить поиск
Похожие вакансии
Причина сходства указана на каждой карточке
Подробнее - Подробнее
Почему похожа: похожая специализация
Fabrique — Системный аналитик
- Junior
- Удалённо из России
- Москва, Россия