Команда развивает ML-функции e-commerce-продукта, в том числе персонализированную ленту объявлений. ML Engineer предстоит улучшать качество ранжирования и следить за тем, чтобы модели эффективно работали в production: с подходящей скоростью и расходом ресурсов. Также нужно развивать MLOps-инфраструктуру и находить новые способы применения машинного обучения в продуктовых командах.

Что предстоит делать

• Улучшать ранжирование объявлений в персонализированной ленте и развивать рекомендательные системы.
• Оптимизировать инференс моделей, анализируя скорость выполнения и потребление ресурсов.
• Участвовать в развитии MLOps-инфраструктуры для развертывания и мониторинга моделей.
• Искать продуктовые задачи, в которых применение ML может улучшить пользовательский опыт или работу сервиса.
• Самостоятельно вести ML-проект от проработки идеи до вывода решения в production.
• Писать production-ready код на Python и взаимодействовать с продуктовыми командами.

Что потребуется

• Не менее трёх лет коммерческого опыта в машинном обучении.
• Экспертиза в Python и умение писать код, готовый к эксплуатации в production.
• Опыт работы с рекомендательными системами будет преимуществом.
• Практический опыт развертывания и мониторинга моделей, знакомство с DevOps или MLOps.
• Бэкграунд в backend-разработке будет плюсом.
• Способность самостоятельно организовать работу над проектом от идеи до production.

Что важно знать

Работа сочетает рекомендательные системы, оптимизацию инференса и развитие MLOps-процессов. Компания указывает, что её продукты имеют аудиторию в миллионы пользователей; конкретные условия оплаты обсуждаются индивидуально. Предусмотрено ДМС после испытательного срока. Удалённый формат доступен кандидатам на территории России.