Principal / Staff Data Scientist

Xsolla · США · опубликовано 29 июля

Удалёнка в регионеLeadАналитика

О ВАС

Мы ищем опытного Principal Machine Learning Engineer в глобальную ML-организацию. В этой роли вы будете развивать инновации во всей ML-экосистеме, проектировать продвинутые ML-решения и менторить junior ML engineers по всему миру. Вы сыграете ключевую роль в формировании технического направления: будете вести сложные ML-инициативы, повышать инженерные стандарты и помогать командам создавать масштабируемые production-ready системы машинного обучения.

Если вы амбициозны, любите решать сложные технические задачи, развивать специалистов и хотите влиять на будущее ML/AI в игровой индустрии, эта роль может вам подойти.

О КОМПАНИИ

Xsolla — глобальная коммерческая компания с инструментами и сервисами для игровой индустрии. От инди до AAA — компании используют Xsolla для финансирования, дистрибуции, маркетинга и монетизации игр. Штаб-квартира находится в Лос-Анджелесе; Xsolla выступает merchant of record и помогла более чем 1500 разработчикам охватить больше игроков и развивать бизнес по всему миру.

Подробнее: xsolla.com.

ТРЕБОВАНИЯ

Глубина моделирования

Advanced Degree в Statistics, Machine Learning или смежной области. Экспертиза statistics/ML с опытом руководства high-impact data science инициативами на масштабе миллиардов транзакций.
Hands-on опыт создания, обучения и fine-tuning моделей, а не только интеграции hosted model API. Нужно уметь объяснить данные, objective, что сломалось, метрики до/после и почему модель не показала ожидаемый результат.
Опыт полной ответственности за production-модели: deployment, monitoring, drift detection, retraining — с реальными latency budgets, а не только research notebooks.
Production-опыт classical ML для fraud/anomaly detection, recommendations или churn/LTV: gradient boosting, deep learning, graph-based models.

Технологии

Supervised learning, transfer learning, machine learning и neural networks.
Базовые знания LLM, особенно понимание, где их использовать и где не использовать.
Основы MLOps: feature stores, experiment tracking, model registries уровня MLflow/W&B, continuous training pipelines.
Model serving и inference optimization: serving уровня vLLM, quantization.

БУДЕТ ПЛЮСОМ

Публикации, выступления на конференциях или заметный open-source вклад в tooling для training/evaluation.
Graph-based fraud detection: fraud rings, связи device/account.
Опыт gaming, payments, fraud или advertising.
Практический современный опыт AI-инструментов Claude, Copilot, Cursor для code generation, review и ускорения повседневной разработки.

ПРЕИМУЩЕСТВА

Мы создаём поддерживающую среду и уделяем внимание физическому, психологическому и эмоциональному благополучию сотрудников и их семей. Программа включает полностью оплачиваемые компанией medical, dental и vision планы, unlimited Flexible Time Off и индивидуальную карьерную траекторию для каждого сотрудника в США. Компания инвестирует в обучение и профессиональное развитие.

РАВНЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ ПРИ ТРУДОУСТРОЙСТВЕ

Xsolla — работодатель равных возможностей, поддерживающий разнообразие и инклюзивность. Дискриминация по защищённым законом признакам не допускается. Квалифицированные кандидаты с судимостью рассматриваются согласно Fair Chance Act.