Reino Unido
Experian
Longshot Systems Ltd
Engenheiro Sênior de Machine Learning
RemotoReino Unido
London, England, United Kingdom
PythonAWSGCPDockerKubernetesC++
Tradução automática. Consulte o original.
Sobre a oportunidade
Na Longshot Systems, construímos plataformas avançadas para análise e negociação de apostas esportivas.
Nossa stack de ML é baseada em Python e utiliza bibliotecas e ferramentas modernas de ML, incluindo Numpy, Scipy, Pytorch, Polars, Ray, Plotly, Dash etc.
Estamos contratando Engenheiros de Machine Learning para nossas equipes principais de engenharia de ML e corridas de cavalos. Você projetaria, construiria e colocaria em produção pipelines de ML, ferramentas, visualização, frameworks e fluxos de trabalho de engenharia de dados para apoiar a pesquisa de estratégia, análise e desenvolvimento, trabalhando em estreita colaboração com nossas equipes de pesquisa quantitativa para transformar modelos de negociação protótipo em sistemas prontos para produção. Você também ajudaria a moldar a arquitetura de alto nível de nosso software de estratégia para que ele escale de forma eficaz e mantenha a latência de negociação baixa.
Requisitos mínimos
O candidato ideal terá uma sólida formação em engenharia de software com um histórico comprovado de construção e manutenção de pipelines de ML de nível de produção. Estamos procurando engenheiros que se sintam confortáveis projetando fluxos de trabalho robustos de engenharia de dados, construindo ferramentas confiáveis e escrevendo código Python limpo e de fácil manutenção. Você deve ser proficiente em bibliotecas modernas de ML e processamento de dados em Python, com foco na construção de sistemas escaláveis e fáceis de dar suporte. O conhecimento de algoritmos comuns de ML é um diferencial, mas sua principal força deve ser em design de software e produção.
- Graduação em área quantitativa e técnica (ex: Machine Learning, Matemática, Física, Ciência da Computação etc.) de uma universidade de ponta
- Habilidades e experiência significativas em engenharia de software, especialmente na stack moderna de ML em Python
- Orgulha-se da excelência em engenharia e incentiva as melhores práticas em outros
- Forte experiência em projeto e manutenção de pipelines de ML e fluxos de trabalho de engenharia de dados
- Familiaridade com práticas modernas de engenharia, como CI/CD, containerização (ex: Docker, Kubernetes) e testes automatizados
- Experiência com plataformas de nuvem (ex: AWS, GCP ou Azure)
- Confortável trabalhando em um ambiente Linux
Nosso processo de entrevista é o seguinte
Somos uma empresa de trabalho híbrido, trabalhando às quintas-feiras em nosso escritório em Londres (Farringdon) e flexível no restante da semana. Nosso horário de trabalho típico é das 10h às 18h, horário do Reino Unido, de segunda a sexta-feira, mas apoiamos o trabalho flexível e confiamos em nossa equipe para gerenciar suas próprias agendas para atingir seus objetivos.
- Chamada introdutória (30 minutos) - saiba mais sobre seu histórico + discuta a função
- Entrevista técnica - avaliação de engenharia de software em Python
- Dia de avaliação completa (10:00–17h) - um exercício de programação de um dia projetado para ser semelhante ao trabalho real que fazemos na equipe
Diferenciais
- Experiência avançada em engenharia de dados em Python, por exemplo, com bibliotecas como Dagster, Prefect etc.
- Experiência em otimização de código de dataframe, por exemplo, em Pandas ou idealmente Polars
- Experiência com técnicas de machine learning e bibliotecas e frameworks relacionados, por exemplo, scikit-learn, Pytorch, Tensorflow etc.
- Experiência em implantação e serviço de modelos de ML em produção, incluindo monitoramento de modelos e inferência em tempo real
- Experiência em computação científica com outras linguagens e frameworks
- Forte experiência geral em computação de alto desempenho (multithreading, rede, profiling e otimização)
- Experiência com C/C++
- Participação no esquema de bônus da empresa sem teto
- Contribuições de pensão com contrapartida de 10%
- Seguro de saúde privado
- Seguro contra doenças de longo prazo
- Assinatura de academia
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