Prosche.AI — российская аккредитованная ИТ-компания, которая разрабатывает собственную AI-платформу DMP.ONE, помогающую бизнесу расти за счёт данных, автоматизации коммуникаций и AI-решений.

120+ сотрудников;

34 000+ пользователей;

100 000+ реализованных проектов;

оператор персональных данных;

резидент Сколково и аккредитованная IT-компания.

Сейчас компания находится в фазе активного роста и масштабирования, а данные становятся одним из ключевых активов бизнеса.

Ключевой вызов

Мы создаём новое ML-направление внутри data-продукта и ищем инженера, который поможет превратить большие массивы данных в реальные бизнес-результаты.

Наша задача — не просто строить модели ради высоких метрик в ноутбуке, а создавать ML-системы, которые влияют на:

выручку;

конверсию;

качество продукта;

маржинальность;

retention и LTV клиентов.

Кого мы ищем

Machine Learning;

Backend Development;

Data Engineering;

Product Analytics.

Нам нужен специалист, который умеет доводить решения до production и понимает, как ML влияет на бизнес-метрики компании.

Дополнительно

Наш технологический стек

Python, SQL, PostgreSQL, FastAPI, Docker, pandas, scikit-learn, CatBoost, LightGBM, XGBoost.

ClickHouse, Airflow, MLflow, MLOps-практики.

Разрабатывать ML-модели для скоринга данных.

Строить модели оценки качества, валидности и ценности данных.

Решать задачи дедупликации, нормализации и обогащения данных.

Создавать matching-модели для определения наиболее релевантных сегментов и клиентов.

Разрабатывать пайплайны feature engineering, обучения и инференса моделей.

Внедрять модели в production-сервисы.

Анализировать влияние моделей на продуктовые и финансовые показатели.

Развитие ML-инфраструктуры компании.

Построение сервисов автоматического принятия решений на основе данных.

Разработка новых алгоритмов скоринга и рекомендаций.

Создание витрин данных для аналитики и продуктовых команд.

Участие в развитии data-продуктов компании.

Что для нас важно

Уверенное владение Python и SQL.

«Здесь можно быстро запускать идеи в production, видеть результат своей работы и реально влиять на развитие продукта. Решения принимаются быстро, а вклад каждого специалиста заметен».

Если вам интересны задачи на стыке Machine Learning, Data Engineering и продукта, а также возможность создавать ML-системы, которые влияют на реальные бизнес-показатели — откликайтесь.

После отклика мы направим короткую анкету и пригласим на знакомство с командой.