ML-инженер

Дата размещения вакансии: 10.02.2026
Работодатель: RivoxAI
Уровень зарплаты:
з/п не указана
Город:
Москва
Требуемый опыт работы:
Более 6 лет

Мы – RivoxAI, В2В сервис, который меняет старую систему рекламы в Яндекс.Директе и помогает интернет-магазинам, B2B онлайн-сервисам и тд экономить до 30% бюджета с помощью машинного обучения и виртуальных конверсий.

У нас есть крутой трекшн с кратным ростом месяц к месяцу и интерпрайз клиенты с большими объемами данных.

Мы хотим построить реально большую машину в области AdTech с атрибуцией, предиктивной аналитикой по товарам/покупкам / сложным таргетам по типу ltv/маржинальность.

Делаем систему, которая снижает CPA и повышает качество трафика за счёт:

  • виртуальных конверсий,

  • предиктивных моделей поведения,

  • нормальной атрибуции,

  • и понимания того, как реально обучаются алгоритмы Яндекс.Директа.

Работаем с e-commerce, fintech, edtech, B2B-сервисами.
Есть прод, деньги, большие объёмы данных и клиенты.

Кого мы ищем

Нам нужен инженер, который понимает рекламные алгоритмы

Ключевое требование:
ты понимаешь, как реально работают алгоритмы Яндекс.Директа / Google Ads, что они оптимизируют, как реагируют на сигналы, шум, задержки, фрод, sparse-данные.

Твой профиль

  • Понимаешь механику рекламных аукционов и автостратегий

  • Работал с ML-моделями в проде

  • Умеешь строить пайплайны от сырых логов до inference

  • Спокойно живёшь в неопределённости и умеешь принимать инженерные решения без идеальных данных

  • Думаешь не «какая модель лучше», а «какой сигнал улучшит бизнес-метрику»

Что нужно делать

  • Разрабатывать и обучать ML-модели для предсказания поведения пользователей

  • Формировать и тестировать виртуальные конверсии

  • Оптимизировать сигналы под реальные цели бизнеса (CPA, ROI, качество трафика)

  • Работать с большими объёмами данных: сессии, события, логи

  • Строить полный пайплайн: сбор → фичи → обучение → валидация → прод

  • Участвовать в A/B-тестах и анализе результатов

  • Влиять на архитектуру продукта и логику взаимодействия с рекламными платформами

Условия

  • Полностью удалённо

  • Возможна частичная занятость или совмещение

  • Можно и нужно спорить, если есть аргументы

  • Продукт, за который не стыдно перед сильными инженерами

  • Доступ к реальным данным и реальному эффекту

Почему сейчас

Рекламные бюджеты растут, эффективность падает.
Рынку нужны не агентства и не «оптимизаторы», а инженерные решения.

Мы уже в проде и зарабатываем, но сейчас этап, где:

  • можно повлиять на архитектуру,

  • задать правильные абстракции,

  • и построить систему, а не очередной костыль над Директом.

Редкий момент, когда можно сделать правильный AdTech с нуля.