Ведущий инженер по искусственному интеллекту и машинному обучению (AI Lead) - Кипр

Ищете следующую профессиональную возможность, которая бросит вам вызов и поможет развить карьеру?
Присоединяйтесь к нашей команде сейчас!

Tickmill ищет Ведущего инженера по искусственному интеллекту и машинному обучению (AI Lead) для быстрой расширяющейся команды. Идеальный кандидат - это практичный и ориентированный на бизнес профессионал, способный проектировать и внедрять AI-системы производственного уровня, приносящие измеримый бизнес-эффект.

О компании Tickmill.

Tickmill — это отмеченный наградами, мульти-регулируемый брокер, предлагающий доступ к широкому спектру классов активов, включая CFD на Форекс, акции, индексы, сырьевые товары, криптовалюты и облигации, а также биржевые деривативы, такие как фьючерсы и опционы.

Основанная в 2014 году, группа Tickmill насчитывает более 330 специалистов в офисах в Лондоне, Никосии, Польше, Эстонии, Сейшельских островах и ряде других локаций по всему миру.

Наша культура построена на доверии, прозрачности и высоких стандартах. Мы объединяем амбициозных профессионалов, которые ищут среду для доминирования в своих сферах.

Наши разнородные, многоязычные команды сосредоточены на инновациях, достижении выдающихся результатов и повышении планки везде, где это возможно.

Мы предлагаем конкурентоспособный пакет льгот, регулярные командные инициативы и возможности для профессионального роста.
Присоединяйтесь к Tigers!

Чем будет заниматься Ведущий инженер по ИИ/МО?

• Разрабатывать, обучать и внедрять модели машинного обучения в производство от начала до конца (обучение, валидация, деплоймент, мониторинг, переобучение), гарантируя надежность в реальных условиях.
• Руководить разработкой AI кейсов, таких как оценка пожизненной ценности клиента (CLV), прогнозирование оттока и обнаружение мошенничества/злоупотреблений с четкой привязкой к бизнес-результатам и измеримому эффекту.
• Строить и внедрять надежные практики MLOps, включая пайплайны деплоймента моделей, CI/CD, продвижение окружений (dev/stage/prod) и управление жизненным циклом.
• Реализовывать системы мониторинга моделей для отслеживания производительности, дрейфа данных, качества данных и бизнес-эффекта с четкими стратегиями переобучения и эскалации.
• Обеспечивать объяснимость и прозрачность моделей с помощью техник SHAP, атрибуции признаков и других методов интерпретируемости для критически важных бизнес-задач и регулируемых контекстов.
• Определять и поддерживать лучшие практики управления моделями, документации, версионирования и аудита в соответствии с уровнем риска и влияния моделей.
• Тесно сотрудничать с командой Data Engineering для обеспечения качественных данных, инженерии признаков, воспроизводимости и масштабируемой архитектуры данных.
• Работать кросс-функционально с командами продуктов, рисков, коммерции и другими заинтересованными сторонами для преобразования бизнес-проблем в практические AI решения с балансом между скоростью и надежностью.
• Обеспечивать непрерывное улучшение через обратную связь, мониторинг и стратегии переобучения моделей, а не однократную поставку.
• Наставлять членов команды и продвигать лучшие практики в производственном AI, MLOps и применении машинного обучения.

Требования для успеха в роли:

• 5–8+ лет опыта создания и внедрения моделей машинного обучения в производственную среду (не только эксперименты).
• Сильные навыки программирования на Python и твердые основы инженерии ПО (тестирование, качество кода, модульный дизайн, поддерживаемость).
• Глубокое понимание концепций машинного обучения, оценки моделей, инженерии признаков и практических аспектов в производственных системах (например, утечка данных, дрейф, стабильность).
• Опыт работы с обработкой больших данных (Spark / PySpark).
• Опыт работы с инструментами жизненного цикла ML (MLflow или аналогичные) для отслеживания экспериментов, управления моделями и воспроизводимости.
• Опыт создания и поддержки CI/CD пайплайнов (предпочтительно GitHub Actions) для ML или обработки данных.
• Сильные навыки SQL и опыт работы с большими, сложными наборами данных в реальных условиях.
• Доказанная способность внедрять AI/ML решения с измеримым бизнес-эффектом, а не только улучшением показателей моделей.
• Опыт работы с деплойментом моделей, мониторингом, обнаружением дрейфа и стратегиями переобучения в производственных системах.
• Сильные коммуникативные навыки для эффективного взаимодействия как с техническими, так и с нетехническими заинтересованными сторонами, ясное описание компромиссов.
• Способность эффективно работать в условиях изменяющихся требований, неполных данных и давления сроков, балансируя скорость MVP и надежность производства.
  

Плюсом будет:

• Опыт работы в финтехе, трейдинге или финансовых услугах, особенно где модели влияют на критически важные бизнес-решения.
• Опыт с системами машинного обучения в реальном времени или потоковых системах.
• Знакомство с современными подходами ИИ, такими как LLM, встраивания (embeddings) или генерация с дополнением (RAG), особенно в бизнес-процессах или интеграции со структурированными данными.
• Опыт работы в регулируемых средах и внедрения систем управления моделями (аудит, объяснимость, утверждения, стандарты документации).
• Опыт вклада в стандарты команды, наставничества или руководства проектами прикладного ИИ.
  
  

Что предлагает компания:

• Уникальная возможность карьерного роста в глобальной, быстрорастущей компании.
• Привлекательный пакет вознаграждений, исходя из квалификации и опыта (включая 13-ю зарплату и дискреционные бонусы за выдающуюся работу).
• Возможности для обучения и развития через программу "Employee Training & Development".
• Медицинская страховка с покрытием амбулаторного, стационарного и стоматологического ухода.
• Многочисленные командные мероприятия и активное взаимодействие со всей компанией (ежеквартальные и полугодовые).
• Участие в плане накоплений и инвестиций через схему накопительного пенсионного фонда (Provident Fund Scheme).
• Праздничные и поощрительные бонусы в честь дней рождения и лояльности.
• Сотрудничество с SportBenefit.

Процесс найма:

1. Первое собеседование с руководителями или звонок HR
2. Техническое задание
3. Техническое собеседование или домашнее задание
4. Финальное собеседование с топ-менеджментом

Сделайте следующий шаг в карьере и подавайте заявку СЕЙЧАС!

*Из-за большого количества заявок мы не можем отвечать индивидуально.

Вакансия опубликована на официальном сайте карьеры Tickmill. Заявки отправляйте напрямую Tickmill через кнопку "Apply" на этой странице.