Senior ML‑инженер

DataLouna

Алматы
Постоянная работа
Полная занятость

6 д. назад

О насDataLouna — киберспортивная аналитика нового поколения. 4 года превращаем сырые данные CS2 и Dota 2 в уникальную статистику, предсказания и беттинг-линии.Мы часть крупного киберспортивного холдинга (Team Spirit и другие проекты), работаем с топовыми букмекерами.Команда: 7 человек. Минимум бюрократии, максимум влияния на продукт.Цель: стать HLTV 2.0 в аналитике и главным поставщиком данных для беттинг-индустрии.Суть работыУ нас есть уникальная база данных, собранная за годы работы с профессиональными аналитиками. Нужен человек, который раскроет её потенциал.Домен — киберспорт. Рекомендательные и скоринговые системы для CS2 и Dota 2. Бэкенд-команда готовит инфраструктуру. Аналитики помогут разобраться в тонкостях игр, вместе будете придумывать фичи.Пример задачи:Создать модель предсказания пиков и банов в Dota 2. Инфраструктуру и данные подготовим. Твоя задача — быстро провести эксперименты, выделить рабочие гипотезы, поговорить с аналитиками о фичах и собрать MVP за несколько недель.Чем будешь заниматься:

Эксперименты с трансформерами для табличных данных (TabTransformer, FT-Transformer, TabNet)
Модели для последовательностей (Temporal Fusion Transformer, Informer)
Адаптация LLM-подходов к структурированным данным
Гибридные архитектуры (нейросети + классика)
Проектирование признаков вместе с аналитиками

Что важно

Классика на отлично. CatBoost, LightGBM, XGBoost. Temporal validation, data leakage, data drift — понимаешь и применяешь
Современные подходы. Умеешь экспериментировать с трансформерами, нейросетями, новыми архитектурами. Не боишься пробовать
PyTorch. Обучение, файнтюнинг, оптимизаторы, регуляризация
AI как инструмент. Используешь ChatGPT, Claude для экспериментов и ускорения работы. Это часть процесса
Результат, не ресёрч. Доводишь модели до прода, понимаешь бизнес-метрики. Сам предлагаешь гипотезу, проверяешь, приходишь с результатом

Плюсом:

ML-соревнования с нейросетевыми подходами
MLOps: Spark, Airflow, ClickHouse

Условия

💰 $4,500 – 7,500 (зависит от уровня)
📍 Удалённо, гибкий график

ОтборБизнес-собес (30 мин) — знакомство, мотивация, подход к задачамТестовое задание (3-4 часа)Техническое интервью (1-2 часа) — разбор тестового, опыт, подходыКак откликнутьсяВ отклике обязательно:Ссылки на GitHub / Kaggle / публикации (если есть)Последняя ML-задача которую довёл до результата: какая бизнес-проблема, какие подходы, какой результатБез этого не рассматриваем.DataLouna — сервис предиктивной аналитики по киберспорту.Мы разработали алгоритм на основе машинного обучения, который с вероятностью больше 70% предсказывает исход предстоящего матча по CS:GO.

HeadHunter

Откликнуться