ML-инженер

MY.GAMES — международный игровой бренд (входит в состав Mail.ru Group), лидер восточноевропейского рынка онлайн-развлечений. Компания объединяет 11 региональных офисов в России, Европе, США и азиатских странах, более 1800 сотрудников и 13 внутренних студий разработки. MY.GAMES создает игры для ПК, консолей и мобильных устройств. Компания оперирует более 80 проектами, а всего в ее портфолио свыше 150 игр. Среди них такие хиты собственной разработки, как War Robots, Hustle Castle, Left to Survive, Grand Hotel Mania, а также Skyforge, «Легенда: Наследие Драконов», «Аллоды Онлайн». В портфеле подразделения GODD (Games Operation and Development Department) популярные проекты Warface, Arche Age, Perfect World, Revelation, Conqueror's Blade, Lost Ark и другие. Всего в играх MY.GAMES зарегистрированы более 770 миллионов игроков по всему миру.

Кроме того, компания развивает собственные медиаресурсы и игровую ПК-платформу MY.GAMES Store, профильное инвестиционное подразделение (MGVC), игровые и киберспортивные сервисы и многое другое.

Успешность игры во многом зависит от качества ее рекламы. Мы хотим создать свою рекламу для новых и уже успешных игр, где учтем опыт рекламы других наших игр и научимся использовать внутриигровую информацию оптимально с учетом наших особенностей.

Наши особенности:

• адский highload. Нам нужны очень маленькие задержки перед ответом о нашей ставке в рекламном аукционе, ведь все это происходит, пока грузится страница пользователя! В перспективе нас ждут тысячи / десятки тысяч серверов, где нужно думать не только об оптимальных стратегиях, но и о том, как соптимизировать процесс, чтобы отвечать еще быстрее и тратить еще меньше серверного времени. AdTech — область, где стоимость процессорного времени на запрос сопоставима с матожиданием прибыли с него, а не отличается в тысячи раз, что ставило бы оптимальность кода на второй план;
• куча R&D. Есть множество различных задач, где, вообще говоря, неизвестны оптимальные подходы. Как оптимально расходовать бюджет внутри дня/месяца? Как детектировать мошеннический трафик, который выглядит привлекательно для наших моделей, но гарантированно не ведет к конечным покупкам? Как предсказать вероятность конечного «денежного» события при том, что нам доступна для обучения лишь часть трафика (мы ведь знаем данные только там, где получили показ) и ошибка выжившего встает во весь рост? Как показывать рекламу горячим пользователям, у которых уже есть опыт в наших играх, чтобы не переманивать игроков из своих игр или подкреплять рекламой и так «денежных» пользователей, а добиваться прироста активных игроков для всех игр в совокупности? При этом AdTech — одна из самых конкурентных областей, где, решая какую-то из задач значимо лучше конкурента, можно иметь кратно разную прибыльность;
• крайне редкая возможность построения подобных систем с нуля. Зачастую вас ждут уже давно существующие системы, где суть работы сводится к поднятию целевой метрики на полпроцента, и идеи ограничены уже существующей архитектурой. Здесь, в режиме стартапа (без присущих ему рисков), у вас есть возможность напрямую контролировать архитектурные решения продукта с самого начала его создания;
• быстрый карьерный рост. C развитием продукта команда будет расти кратно, а первые инженеры — органически расти вверх в комфортных зонах ответственности.

Задачи:

• разработка высоконагруженных real-time сервисов;
• подготовка, анализ внутриигровых и рекламных данных;
• построение ML-моделей для предсказаний «денежных» событий, нахождение компромисса между производительностью (как обучения, так и предсказания) и точностью;
• разработка стратегий / распределенных (у нас ведь тысячи серверов, а бюджет один) систем для оптимальной траты бюджета;
• построение моделей для отсекания мошеннического трафика;
• проведение A/B-тестов для версий моделей.

Требования:

• хорошая алгоритмическая подготовка: знание базовых алгоритмов и структур данных, а также того, как они реализованы в стандартных библиотеках;
• уверенное владение Java или С++ или Python, умение писать тестируемый код;
• английский язык: pre-intermediate;
• знание теории вероятностей, статистики, алгебры, численных методов и байесовских методов;
• опыт поддержки полного жизненного цикла моделей, включающий анализ сырых данных, формулирование гипотез, создание моделей, проведение экспериментов, внедрение результатов в продакшен;
• понимание и опыт практического применения алгоритмов машинного обучения: линейные алгоритмы (линейная и логистическая регрессии и т.д.), композиционные алгоритмы (случайный лес, градиентный бустинг и т.д.), нейронные сети;
• знание базовых data science Python библиотек;
• знание SQL.

Будет плюсом:

• профиль на kaggle/codeforces/topcoder;
• опыт работы в adtech;
• опыт A/B-тестирования моделей в high-load системах и сервисах;
• опыт работы с MapReduce;
• опыт работы с базами данных под высокой нагрузкой;
• опыт разработки и отладки распределенных высоконагруженных приложений.

Работа в Mail.ru Group — это:

• разнообразие проектов: соцсети, почтовые сервисы, киберспорт, игры, электронная коммерция, мессенджеры, образование, B2B — которые помогают миллионам пользователей работать, решать бытовые задачи, учиться и развлекаться;
• сложные и интересные задачи: высоконагруженные сервисы, которые задают уровень для конкурентов качеством и технологиями; быстрый рост в трендовых направлениях; амбициозные цели перед каждым проектом;
• экспертиза: сотрудники Mail.ru Group обладают передовым опытом, преподают в образовательных проектах, выступают на российских и международных конференциях;
• команда: вместе работаем, занимаемся спортом, участвуем в соревнованиях и отдыхаем;
• профессиональное развитие: организуем митапы, конференции, встречи разработчиков и тестировщиков, семинары и тренинги, куда открыт доступ каждому сотруднику;
• здоровье и спорт: программа ДМС доступна с первого месяца работы; поддерживаем 8 корпоративных видов спорта (футбол, баскетбол, волейбол, бег, плавание, хоккей, триатлон, настольный теннис);
• оборудование: мощное железо, дополнительные мониторы, специализированные гаджеты — все для решения масштабных задач и экспериментов;

• офис в 5 минутах от метро, крытый паркинг для всех сотрудников, велопарковка, а летом — прокат велосипедов, лонгбордов и самокатов; для поддержания иммунитета круглый год во фреш-баре овощи и фрукты; собственный тренажерный и спортивный зал в офисе;
• возможность работать удаленно или по гибридному графику.

Мы будем рады твоему отклику и, при обоюдном интересе, предложим условия и проекты, от которых не захочется отказываться.