Job VC

Ready to work on machine learning solutions powering large-scale video advertising platforms used by millions of viewers worldwide?

We are looking for a
Senior / Principal Machine Learning Engineer
to join a distributed engineering team working on intelligent forecasting and advertising optimization systems. In this role, you will contribute to high-load cloud-native solutions processing billions of daily requests and terabytes of data.

We at Sigma Software offer the opportunity to work with cutting-edge ML and Big Data technologies, collaborate with international experts, and influence technical decisions within a complex AdTech ecosystem.

Customer:
Our Customer is a leading technology company in the television and digital advertising industry focused on helping media companies monetize premium video content. The platform supports high-quality video delivery across smart TVs, OTT devices, mobile applications, set-top boxes, and desktop environments. The Customer operates a large-scale distributed ecosystem that combines machine learning, cloud technologies, and advanced analytics to optimize advertising efficiency and audience targeting.

Requirements:
6+ years of commercial experience in Machine Learning and Big Data engineering
Strong hands-on experience with machine learning algorithms implementation using Python
Proven experience with Apache Spark and large-scale distributed data processing
Experience working with distributed messaging systems such as Kafka
Strong knowledge of AWS cloud services and cloud-native architectures
Experience designing and developing large-scale distributed or mission-critical systems
Solid understanding of software engineering principles, SDLC, and Agile methodologies
Strong analytical thinking and problem-solving skills
Ability to work independently and take ownership of complex technical solutions
Good communication and collaboration skills
Upper-Intermediate or higher English level

Will be a plus:
Experience with Golang
Experience in AdTech, online advertising, or media platforms
Experience with forecasting systems or recommendation engines
Experience optimizing ML models for large-scale production environments

Responsibilities:
Design, develop, and optimize scalable Machine Learning models for advertising intelligence and forecasting systems
Analyze large-scale historical and real-time datasets to improve forecasting accuracy and monetization strategies
Build and maintain distributed data processing pipelines using Spark and related Big Data technologies
Develop production-ready ML solutions using Python within AWS cloud infrastructure
Research, evaluate, and implement Machine Learning algorithms suitable for high-load AdTech environments
Improve model performance, scalability, reliability, and operational efficiency
Collaborate with Data Engineers, Product Managers, and distributed engineering teams to deliver end-to-end ML solutions
Contribute to ML architecture decisions, experimentation approaches, and engineering best practices
Monitor, validate, and optimize ML model quality and forecasting performance in production environments
Produce technical documentation related to ML pipelines, models, and distributed systems
Mentor engineers and support technical growth within the team
Drive innovation in Machine Learning and AdTech technologies

Готові працювати над рішеннями у сфері машинного навчання, які забезпечують роботу масштабних платформ відеореклами, якими користуються мільйони глядачів по всьому світу?

Ми шукаємо
Senior / Principal Machine Learning Engineer
до розподіленої команди розробки, яка працює над інтелектуальними системами прогнозування та оптимізації реклами. На цій посаді ви долучитеся до створення високонавантажених cloud-native рішень, що щодня обробляють мільярди запитів і терабайти даних.

У Sigma Software ви матимете можливість працювати з передовими технологіями Machine Learning і Big Data, співпрацювати з міжнародними експертами та впливати на технічні рішення в межах складної AdTech-екосистеми.

Замовник:
Наш Замовник — провідна технологічна компанія у сфері телебачення та цифрової реклами, яка допомагає медіакомпаніям ефективно монетизувати преміальний відеоконтент. Платформа забезпечує високоякісну доставку відео на Smart TV, OTT-пристрої, мобільні застосунки, TV-приставки та настільні комп’ютери. Замовник керує масштабною розподіленою екосистемою, що поєднує машинне навчання, хмарні технології та розширену аналітику для оптимізації ефективності реклами й таргетування аудиторії.

Вимоги:
6+ років комерційного досвіду у сфері Machine Learning та Big Data.
Впевнений практичний досвід реалізації алгоритмів машинного навчання з використанням Python.
Досвід роботи з Apache Spark та обробкою великих обсягів даних у розподілених системах.
Досвід роботи з розподіленими системами обміну повідомленнями, такими як Kafka.
Ґрунтовні знання хмарних сервісів AWS та cloud-native архітектур.
Досвід проєктування та розробки масштабованих розподілених або критично важливих систем.
Розуміння принципів розробки програмного забезпечення, SDLC та Agile-методологій.
Розвинене аналітичне мислення та навички вирішення складних технічних задач.
Здатність самостійно працювати та брати відповідальність за реалізацію комплексних технічних рішень.
Хороші комунікаційні навички та вміння ефективно співпрацювати з командою.
Англійська мова — Upper-Intermediate або вище.

Буде перевагою:
Досвід роботи з Golang.
Досвід у сфері AdTech, онлайн-реклами або медіаплатформ.
Досвід розробки систем прогнозування або рекомендаційних систем.
Досвід оптимізації ML-моделей для великомасштабних production-середовищ.

Обов’язки:
Проєктування, розробка та оптимізація масштабованих моделей машинного навчання для систем рекламної аналітики та прогнозування.
Аналіз великих історичних і потокових наборів даних для підвищення точності прогнозування та ефективності монетизації.
Розробка й підтримка розподілених конвеєрів обробки даних із використанням Spark та інших технологій Big Data.
Створення production-ready ML-рішень на Python у хмарній інфраструктурі AWS.
Дослідження, оцінка та впровадження алгоритмів машинного навчання для високонавантажених AdTech-систем.
Підвищення продуктивності, масштабованості, надійності та ефективності роботи моделей.
Співпраця з Data Engineers, Product Managers та розподіленими командами розробки для створення комплексних ML-рішень.
Участь у прийнятті архітектурних рішень, визначенні підходів до експериментів та впровадженні найкращих інженерних практик.
Моніторинг, валідація та оптимізація якості ML-моделей і точності прогнозування в production-середовищі.
Підготовка технічної документації щодо ML-пайплайнів, моделей і розподілених систем.
Менторинг інженерів та підтримка їхнього професійного розвитку.
Сприяння впровадженню інновацій у сфері Machine Learning та AdTech.