Reino Unido
LSEG
Longshot Systems Ltd
Ingeniero Senior de Machine Learning
RemotoReino Unido
London, England, United Kingdom
PythonAWSGCPDockerKubernetesC++
Traducción automática. Consulta el original.
Sobre la oportunidad
En Longshot Systems construimos plataformas avanzadas para el análisis y el trading de apuestas deportivas.
Nuestra pila de ML está basada en Python y utiliza bibliotecas y herramientas modernas de ML, incluyendo Numpy, Scipy, Pytorch, Polars, Ray, Plotly, Dash, etc.
Estamos contratando Ingenieros de Machine Learning para nuestros equipos principales de ingeniería de ML y carreras de caballos. Diseñarías, construirías y producirías pipelines de ML, herramientas, visualización, frameworks y flujos de trabajo de ingeniería de datos para apoyar la investigación, el análisis y el desarrollo de estrategias, trabajando en estrecha colaboración con nuestros equipos de investigación cuantitativa para convertir modelos de trading prototipo en sistemas listos para producción. También ayudarías a dar forma a la arquitectura de alto nivel de nuestro software de estrategia para que escale de manera efectiva y mantenga baja la latencia de trading.
Requisitos mínimos
El candidato ideal tendrá una sólida formación en ingeniería de software con un historial de construcción y mantenimiento de pipelines de ML de grado de producción. Buscamos ingenieros que se sientan cómodos diseñando flujos de trabajo de ingeniería de datos robustos, construyendo herramientas fiables y escribiendo código Python limpio y mantenible. Deberías ser competente en ML moderno de Python y bibliotecas de procesamiento de datos, con un enfoque en la construcción de sistemas que sean escalables y fáciles de mantener. El conocimiento de algoritmos comunes de ML es una ventaja, pero tu principal fortaleza debería ser el diseño de software y la producción.
- Un título en una materia cuantitativa o técnica (por ejemplo, Machine Learning, Matemáticas, Física, Informática, etc.) de una universidad de primer nivel.
- Habilidades y experiencia significativas en ingeniería de software, especialmente en la pila moderna de ML de Python.
- Se enorgullece de la excelencia en ingeniería y fomenta las mejores prácticas en otros.
- Sólida experiencia en el diseño y mantenimiento de pipelines de ML y flujos de trabajo de ingeniería de datos.
- Familiaridad con prácticas de ingeniería modernas como CI/CD, contenerización (por ejemplo, Docker, Kubernetes) y pruebas automatizadas.
- Experiencia con plataformas en la nube (por ejemplo, AWS, GCP o Azure).
- Comodidad trabajando en un entorno Linux.
Nuestro proceso de entrevista es el siguiente
Somos una empresa de trabajo híbrido, trabajamos los jueves en nuestra oficina de Londres (Farringdon) y de forma flexible el resto de la semana. Nuestro horario de trabajo típico es de 10:00 a 18:00 hora del Reino Unido, de lunes a viernes, pero apoyamos el trabajo flexible y confiamos en que nuestro equipo gestione sus propios horarios para alcanzar sus objetivos.
- Llamada introductoria (30 minutos): conoce más sobre tu experiencia y discute el puesto.
- Entrevista técnica: evaluación de ingeniería de software en Python.
- Día de evaluación completo (10:00–17:00): un ejercicio de programación de un día diseñado para ser similar al trabajo real que hacemos en el equipo.
A tener en cuenta
- Experiencia avanzada en ingeniería de datos en Python, por ejemplo, con bibliotecas como Dagster, Prefect, etc.
- Experiencia en la optimización de código de dataframe, por ejemplo, en Pandas o idealmente en Polars.
- Experiencia en técnicas de machine learning y bibliotecas y frameworks relacionados, por ejemplo, scikit-learn, Pytorch, Tensorflow, etc.
- Experiencia en el despliegue y servicio de modelos de ML en producción, incluyendo monitorización de modelos e inferencia en tiempo real.
- Experiencia en computación científica con otros lenguajes y frameworks.
- Sólida computación de alto rendimiento general (multihilo, redes, perfilado y optimización).
- Experiencia con C/C++.
- Participación en el esquema de bonificación de la empresa sin límite.
- Contribuciones de pensión igualadas al 10%.
- Seguro médico privado.
- Seguro de enfermedad a largo plazo.
- Membresía de gimnasio.
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