yandex
S
superbet
Страна
Нидерланды
SeniorГибридПолная занятость

Senior Machine Learning Engineer - Applied ML & Research

ИИОценка ИИ

Отличная позиция в крупной международной компании с серьезной финансовой поддержкой (Blackstone). Использование современных технологий (LLM, AWS, Kafka) и четкие критерии роста делают вакансию крайне привлекательной для Senior-специалистов.

Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.


Вакансия из открытого источника
Пожаловаться
+400% приглашений от HR

Улучшите резюме под эту вакансию

Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт

Сложность вакансии

ЛегкоСложно
ИИОценка ИИ

Роль требует глубоких знаний в области ML-фундаментала и LLM, а также сильных навыков программной инженерии. Высокая планка обусловлена необходимостью работы с высоконагруженными системами и сложными пайплайнами в сфере онлайн-гейминга.

Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.

Анализ зарплаты

Медиана95 000 €
Рынок80 000 € – 120 000 €
ИИОценка ИИ

Зарплата в вакансии не указана, но для Senior ML ролей в Нидерландах рынок предлагает конкурентные условия. Учитывая масштаб компании и сектор (iGaming/Tech), можно ожидать компенсацию на уровне или выше среднего по рынку Амстердама.

Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.

Сопроводительное письмо

Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме

Иллюстрация сопроводительного письмаИллюстрация сопроводительного письма

Описание вакансии

It’s an exciting time to join us! We’re entering new markets, developing new technologies, and moving step by step towards our goal of exciting the world. As our business grows, the number of exciting people initiatives grows with it, and we’re looking for a new colleague to partner with our team to bring these to life.

As a Senior Machine Learning Engineer in our Applied ML & Research team, you'll drive the development of cutting-edge machine learning solutions that power critical features across our online gaming platforms. Your work will directly impact platform security, user experience, and large-scale data-driven decision-making for hundreds of thousands of users daily.

You’ll lead by example, contribute high-quality code, and help shape the ML roadmap in the organization through cross-functional collaboration.

What you’ll you be doing:

  • Partner with product and engineering to identify and execute machine learning use cases that deliver measurable impact
  • Design, build, and iterate on machine learning solutions (e.g., classifiers, regressors, ranking/retrieval, and rule-based components)
  • Contribute across the ML lifecycle: data exploration, feature engineering, training, evaluation, deployment, and monitoring
  • Implement reliable training/inference pipelines and help improve reproducibility, testing, and observability
  • Communicate model behavior, trade-offs, and results clearly to both technical and non-technical stakeholders
  • Contribute to team standards: code quality, documentation, experimentation hygiene, and responsible ML practices

We're looking for someone with:

  • Bachelor’s degree in Machine Learning, Data Science, Statistics, Mathematics, Computer Science, or a related field (Master’s a plus)
  • 4+ years of industry experience building and deploying ML systems
  • Solid proficiency in Python and familiarity with common ML libraries (e.g., PyTorch, XGBoost) and SQL
  • Deep understanding of machine learning fundamentals, including experience with Large Language Models (LLMs) and other emerging ML technologies
  • Demonstrated ability to write maintainable, tested code, participate in code reviews, and follow engineering best practices
  • Strong problem-solving skills with the ability to break down ambiguous problems into scoped tasks and deliver iteratively

Bonus points for:

  • Familiarity with ML tooling such as MLflow, ZenML, or Metaflow
  • Hands-on experience with AWS services (e.g., EC2, EKS, CloudFormation, Cognito)
  • Exposure to streaming data platforms like Kafka
  • Contributions to open-source ML projects

About us

We are a global technology company dedicated to building the future of entertainment and fan-centric experiences.

With commercial markets in Brazil, Belgium, Poland, Romania, and Serbia, our company has evolved from a leading sports betting and gaming operator into a diversified product and tech organization, gathering more than 5,000 dedicated people across our teams.

Shaping the future of play

At Super, we are creating a unique entertainment ecosystem engaging millions of customers worldwide. Our product and technology teams in Amsterdam (the Netherlands), Madrid (Spain), Zagreb (Croatia), London (UK), and Bucharest (Romania) are building the playstack that will champion the future of play.

Our ambitious growth strategy focuses on expanding across Europe and Latin America while delivering immersive customer experiences and creating lasting value for our customers, partners, and communities.

Global recognition and standards

The company’s long-term strategy is supported by world-class investors. In 2019, Blackstone, the world’s largest alternative asset manager, made a strategic minority investment of €175 million. In 2025, we strengthened our financial position through a €1.3 billion refinancing agreement, reinforcing our partnership with Blackstone and enabling accelerated global expansion.

Super is committed to the highest standards of compliance, safety, and responsibility. As such, we are active members of the International Betting Integrity Association (IBIA) and the European Gaming & Betting Association (EGBA).

Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ

Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.

Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ

Навыки

  • Python
  • PyTorch
  • XGBoost
  • SQL
  • Large Language Models
  • MLflow
  • ZenML
  • Metaflow
  • AWS
  • Amazon EC2
  • Amazon EKS
  • AWS CloudFormation
  • Apache Kafka
  • Machine Learning

Возможные вопросы на собеседовании

Проверка глубины понимания современных технологий, упомянутых в вакансии.

Расскажите о вашем опыте внедрения LLM в продакшн: с какими основными проблемами задержки (latency) или галлюцинаций вы сталкивались и как их решали?

Вакансия подразумевает работу с полным циклом ML.

Как вы организуете процесс мониторинга моделей после деплоя, чтобы вовремя заметить деградацию качества или дрифт данных?

Упоминание Kafka в бонусах указывает на работу с потоковыми данными.

В чем заключаются основные сложности при обучении моделей на потоковых данных (streaming) по сравнению с батч-обработкой?

Оценка инженерной культуры кандидата.

Опишите ваш подход к обеспечению воспроизводимости экспериментов и тестированию ML-кода. Какие инструменты вы предпочитаете использовать?

Проверка навыков системного дизайна.

Как бы вы спроектировали систему ранжирования для сотен тысяч активных пользователей в реальном времени, учитывая ограничения по памяти и скорости ответа?

Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.

Похожие вакансии

S
superbet
Нидерланды
более 1000 офферов получено
4.9

1000+ офферов получено

Устали искать работу? Мы найдём её за вас

Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!