ml engineer for enterprise decision-making

Enfint; Greater London; On-site; GBP 70,000 - 110,000; Full time

Job summary

Fractal ищет эксперта по машинному обучению для разработки и развертывания персонализационных моделей. В рамках роли вы будете обучать и оптимизировать модели, строить масштабируемые пайплайны данных и обеспечивать продакшн‑суппорт.

Кандидат будет проводить A/B‑тесты, анализировать результаты и внедрять улучшения в продакшн‑окружение, взаимодействуя с кросс-функциональными командами и следуя бизнес‑целям.

Qualifications

• Опыт работы с ML-фреймворками TFX и Kubeflow Pipelines SDK, а также с сервингом моделей (TensorFlow Serving, Triton, TorchServe).
• Экспертиза полного цикла ML: разработка, развёртывание, мониторинг и поддержка моделей.
• Умение работать с Python и ML-библиотеками (TensorFlow, PyTorch).
• Опыт обработки больших данных и стриминговых архитектур в реальном времени.

Responsibilities

• Разрабатывать, обучать и оптимизировать ML-модели для персонализации пользователей (рекомендательные системы, ранжирование, сегментация).
• Строить и поддерживать масштабируемые пайплайны данных для подготовки признаков и обучения моделей.
• Разгортать и сопровождать модели в продакшене; обеспечивать доступность и производительность.
• Проводить A/B‑тесты и оффлайн-эксперименты для оценки эффективности моделей.
• Сотрудничать с междисциплинарными командами; оценивать новые исследования для внедрения.

Skills

TFX

Kubeflow Pipelines

TensorFlow Serving

TorchServe

Python

TensorFlow

PyTorch

Real-time streaming

Scala (nice to have)

Tools

Kubeflow Pipelines

TensorFlow Serving

TorchServe

TFX

Job description

Описание: Fractal is a strategic AI partner to Fortune 500 companies that aims to support enterprise decision-making with artificial intelligence and human-centered innovation.

Задачи

• Design, train, and optimise machine learning models for user personalisation, including recommendation engines, ranking algorithms, user segmentation, and content analysis
• Build and maintain robust, scalable data pipelines for feature engineering and model training using structured and unstructured large-scale datasets
• Deploy and supervise ML models in production environments to ensure high availability, performance, and continued relevance
• Lead the design and analysis of A/B tests and offline experiments to evaluate model efficacy and support continuous improvement
• Collaborate with multidisciplinary teams to align machine learning initiatives with business objectives and user needs
• Evaluate emerging research in machine learning, deep learning, and personalisation for potential integration into existing systems

Требования

• Strong demonstrated experience with ML training frameworks, mainly TFX and Kubeflow Pipelines SDK, and model serving technologies such as TensorFlow Serving, Triton, and TorchServe
• Expertise in the full machine learning lifecycle, from model development, deployment, and serving to monitoring and maintenance
• Proficiency in Python and knowledge of ML libraries and frameworks such as TensorFlow and PyTorch
• Experience with high-volume data processing and real-time streaming architectures
• Strong understanding of recommendation system design and personalisation algorithms
• Familiarity with Generative AI and its applications in production settings
• Good communication and analytical problem-solving skills
• Nice to have: Experience working on OTT platforms, experience in Scala

Условия

12 Month FTC.