- Страна
- США
- Зарплата
- 250 000 $
Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Staff Machine Learning Engineer
Высокая заработная плата ($250k), работа над инновационным продуктом в сфере альтернативных активов и поддержка от топовых инвесторов делают эту вакансию крайне привлекательной для опытных инженеров. Дополнительные бонусы и гибкий график работы усиливают предложение.
Сложность вакансии
Роль уровня Staff требует более 10 лет опыта, глубоких знаний в ML Ops и способности самостоятельно управлять критически важной инфраструктурой на AWS. Высокая сложность обусловлена необходимостью совмещать глубокую математическую экспертизу с навыками системного проектирования в стартап-среде.
Анализ зарплаты
Предлагаемая базовая зарплата в $250,000 находится на верхней границе рыночного диапазона для Staff ML ролей в США, особенно с учетом дополнительного опциона (equity). Это очень конкурентоспособное предложение даже для топовых технологических хабов.
Сопроводительное письмо
I am writing to express my strong interest in the Staff Machine Learning Engineer position at Alt. With over a decade of engineering experience and a deep specialization in building production-grade ML systems, I am particularly drawn to the challenge of optimizing the Alt Value pricing model. My background in developing underwriting models and managing full-cycle ML operations aligns perfectly with your mission to provide real-time pricing at scale for the trading card market.
In my previous roles, I have successfully deployed ensemble models using XGBoost and Scikit-learn on AWS infrastructure, focusing on both predictive accuracy and cost-efficiency. I am a pragmatic engineer who thrives in 'zero-to-one' environments, and I am eager to apply my expertise in data orchestration with Airflow and containerization with Docker to enhance Alt's core pricing engine. The opportunity to collaborate with Expert Pricers and translate domain knowledge into high-impact features is exactly the kind of challenge I am looking for.
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в alt уже сейчас
Присоединяйтесь к Alt, чтобы возглавить разработку ключевых ML-моделей для рынка альтернативных активов и построить систему оценки стоимостью в миллиарды долларов.
Описание вакансии
Alt is unlocking the value of alternative assets, starting with the $5 B trading-card market. We let collectors buy, sell, vault, and finance their cards in one place and we are backed by leaders at Stripe, Coinbase, Seven Seven Six, and pro athletes like Tom Brady and Giannis Antetokounmpo. Our next frontier is real-time pricing at scale—the Alt Value that powers every trade, loan, and product on the platform.
The Role
Are you a highly skilled ML engineer looking to own the lifeblood of a growing startup? In this role, you'll be responsible for Alt's core card pricing model, the critical engine that automates our cash advance decisions, powers our risk assessment framework and enables card valuations that collectors rely on for market research. You'll apply your expertise in both data science and ML operations to improve model accuracy and optimize our infrastructure for scalability and cost-effectiveness.
What you'll do here
- Optimize our pricing model to significantly reduce infrastructure costs while maintaining and improving its accuracy especially for high value cards.
- Iterate on our underwriting model to maximize cash advance disbursements while maintaining target risk thresholds and default rates.
- Lead the full ML lifecycle from model training and feature generation to production deployment and monitoring.
- Collaborate closely with our Expert Pricers to become a domain expert in the trading card market and inform model improvements.
- Design and execute experiments and backtesting to discover and validate new features that improve the model's predictive power.
- Own the model's AWS infrastructure, writing code for our pricing API to ensure the model can serve at scale and with low latency.
This is a perfect fit if you...
- Are passionate about trading cards or a similar alternative asset class, with a desire to go deep on the domain.
- Are a hands-on individual contributor who thrives in a zero-to-one startup environment.
- Want to own a business-critical system and have the opportunity to build a team around you.
- Are pragmatic and prefer to build a solution to a problem, not replace an entire system just for the sake of it.
- Are highly curious with a strong desire to learn.
What you bring to the table
- 10+ years of total engineering experience with at least 4-5 years of direct machine learning experience.
- Expertise in Python with hands-on experience using libraries such as scikit-learn, XGBoost, and pandas.
- A strong foundation in ML Ops and infrastructure, with experience deploying models on AWS using tools like ECS and Docker.
- Experience in data orchestration using Airflow for model training and batch jobs.
- A demonstrated ability to improve model accuracy through feature generation and experimentation.
- Experience working with Random Forest, ensemble methods or pricing/underwriting models in a similar marketplace environment
What You’ll Get From Us
- A seat at the table to help shape the future of Alt and the alternative asset space
- Autonomy and ownership on projects that matter
- $100/month work-from-home stipend
- $200/month wellness stipend
- WeWork office stipend
- 401(k) retirement benefits
- Flexible vacation policy
- Generous paid parental leave
- Competitive healthcare benefits, including HSA, for you and your dependent(s)
Base salary range: $250,000, plus equity. Offers may vary based on experience, location, and other factors.
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- Python
- Scikit-learn
- XGBoost
- Pandas
- AWS
- Amazon ECS
- Docker
- Airflow
- Random Forest
- Machine Learning Operations
- Feature Engineering
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка опыта работы с конкретными алгоритмами, упомянутыми в вакансии, и понимания их внутренней механики.
Расскажите о вашем опыте оптимизации моделей на базе XGBoost или Random Forest для задач регрессии. Какие гиперпараметры вы настраивали в первую очередь?
Вакансия предполагает владение полным циклом ML Ops на AWS.
Опишите ваш процесс деплоя ML-модели в продакшн с использованием Docker и ECS. Как вы обеспечиваете мониторинг качества модели после запуска?
Ключевая задача роли — снижение затрат на инфраструктуру без потери точности.
Какие стратегии вы использовали для оптимизации стоимости инференса и обучения моделей в облаке AWS?
Работа требует тесного взаимодействия с экспертами-оценщиками.
Как вы подходите к процессу генерации признаков (feature engineering), когда работаете с экспертами в предметной области, не являющимися техническими специалистами?
Проверка навыков работы с данными и оркестрации.
С какими сложностями вы сталкивались при использовании Airflow для обучения моделей на больших объемах данных и как их решали?
Похожие вакансии
Middle / Senior GenAI Engineer (CV)
Junior разработчик agent AI-систем
Senior / Lead LLM Engineer
AI Platform Engineer (RAG/Agents/Skills)
Prompt Engineer / AI Agent Behavior Engineer
Head of ML Engineering / Руководитель центра ML инжиниринга
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!
- Страна
- США
- Зарплата
- 250 000 $