Machine Learning Platform Engineer

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PrizePicks est une plateforme innovante qui propose une manière dynamique et interactive de participer aux sports fantasy et esports quotidiens. Les utilisateurs peuvent faire des prédictions sur les performances des joueurs dans divers sports, y compris la NFL, la NBA, la MLB, le CFB, et plus encore, avec la possibilité de gagner jusqu'à 1000 fois leur mise de départ. PrizePicks opère légalement dans 43 états américains, à Washington D. C. , et au Canada, offrant une large gamme d'options de paris, y compris Pick 'Em et Pick 'Em Arena, où les utilisateurs s'affrontent pour des récompenses en espèces. L'entreprise met l'accent sur l'engagement des utilisateurs avec des fonctionnalités comme des promotions récurrentes et le jeu Streak, qui est gratuit et permet aux participants de gagner en établissant des séries de victoires quotidiennes. PrizePicks garantit des transactions sécurisées et des paiements rapides, améliorant ainsi l'expérience et la satisfaction des utilisateurs dans le domaine des paris sportifs en argent réel.

Description

• Design and build end-to-end machine learning infrastructure to transition experimental Data Science models into robust, high-availability production services • Build automation to deploy low-latency inference services serving model predictions in milliseconds • Power real-time decisions for dynamic oddsmaking, risk analysis, and smart deposit defaults • Lead creation and optimization of a centralized feature store for complex models across business domains • Build and operate core ML platform components for training and experimentation with the Infrastructure team • Champion model deployment, monitoring, and ML CI/CD best practices • Implement automated retraining pipelines and observability to detect data drift and model degradation

🎯 Exigences

• 3+ years of Platform Engineering experience deploying and maintaining scalable ML platforms in high-traffic production environments • 1+ years owning ML systems end-to-end in production, including on-call and incident response • Proficiency in streaming architectures such as Kafka, Flink, or Pub/Sub • Experience building low-latency inference services serving models in under 100 milliseconds • Deep MLOps experience across training, deployment, and monitoring • Experience with SageMaker, Vertex AI, vector databases, and graph databases • Experience managing and scaling Redis or Elasticsearch caches • Proficiency with containerization, Docker, Kubernetes, and cluster-level management • Expert Python skills and proficiency in Go • Must be authorized to work for any employer in the U.S.; employment visa sponsorship is unavailable • Experience with C++ or Rust is a strong plus • Background in Daily Fantasy Sports, oddsmaking, or high-frequency trading is a plus • Experience building and scaling feature stores is a plus

🏖️ Avantages

• Company-subsidized medical, dental, & vision plans • 401(k) plan with company match • Annual bonus • Flexible PTO to encourage a healthy work/life balance (2 weeks STRONGLY encouraged!) • Generous paid leave programs, including 16-week paid parental leave and disability benefits • Workplace flexibility and modern work schedules focused on getting the job done, not hours clocked • Company-wide in-person events and team outings • Lifestyle enhancement program • Company equipment provided (Windows & Mac options) • Annual performance reviews with opportunities for growth and career development