ML engineer

Gameram – социальная сеть для тех, кто любит игры. 

Наша цель – объединить игроков по всему миру. Более 3 миллиардов уже играют в игры на телефонах, приставках или PC. Наш продукт переведен на 5 языков, мы создаем площадку, где пользователи делятся эмоциями, ищут новых друзей и интересный контент. И это не просто соцсеть, а целая экосистема.

Наша команда – специалисты, которые разбираются в технологиях, маркетинге, геймдеве и отлично знают, чего хотят геймеры, потому что сами играют всю жизнь. Создатель и вдохновитель проекта – Филипп Гладков, ex-CEO Pixonic (War Robots), cо-founder – Олег Силаков, ex-Product Manager ManyChat, X-cart (SellerLabs), руководитель комьюнити – Дарья Сталь (Compot, Alternativa Games).

Gameram – это международный стартап. Сегодня в команде уже больше 20 человек и мы растем. Работаем в ульяновском, московском офисах и на удалёнке в 7 городах России.

.

.

Мы ищем специалиста, который поможет нам развивать текущие рекомендательные сервисы внутри Gameram и строить новые, начиная с простых эвристических моделей, переходя к самым сложным вместе с ростом проекта. Для продуктивной и интересной работы у нас есть данные, аналитика, знание специфики рынка и опытная в продвижении проектов команда. Мы практикуем прозрачность процессов, вовлеченность и открытый диалог. Gameram – data driven компания и все сотрудники видят изменение продуктовых метрик после каждого релиза.

Что нужно будет делать: 

• Работать над текущим сервисом с алгоритмами (улучшение, изменение архитектуры);
• Создавать эвристические/ML модели для проверки продуктовых гипотез и разработка backend для них;
• Составлять аналитические отчеты о результатах работы алгоритмов и проведенных экспериментов;
• Вести необходимую техническую документацию и эксперименты при обновлении алгоритмов и моделей;
• Взаимодействовать с backend, продуктовой и комьюнити командами.

Что мы ждем от тебя:

• Предложений и реализаций своих идей, гипотез и моделей для улучшения продукта;
• Умение коммуницировать как с разработкой, так и с бизнес командами;
• Практический опыт разработки(реализации) ML моделей
• Опыт создания backend инфраструктуры для получения и обработки данных;
• Глубокое понимание рекомендательных систем: подходы, типичные проблемы, технические метрики, А\Б тестирование;
• Уверенное владение Python;
• Знание SQL, git, docker;
• Опыт работы с Redis, Pyspark, ElasticSearch, Celery, FastAPI.

Будет плюсом:

• опыт развертки инфраструктуры на AWS;
• разработка сервисов в высоконагруженных проектах;
• опыт администрирования Linux.

Что предлагаем:

• Работать над реальным продуктом и данными, быстро получать обратную связь от пользователей;
• Активно участвовать в развитии продукта на основе гипотез, метрик и анализа рынка вместе с CPO и CEO;
• Создавать решения для многомиллионной аудитории;
• Оплачиваемое обучение, поддержка профессионального развития;
• Официальное трудоустройство, социальные гарантии;
• Гибкий подход к рабочему графику (удалённая работа или офис).