ML Engineer

Описание роли

На позиции ML Engineer вы будете отвечать за разработку и внедрение машинного обучения в рамках персонализированной ленты объявлений в e-commerce. Ваша задача – улучшать качество рекомендаций, оптимизировать скорость и эффективность инференса моделей, а также участвовать в развитии всей MLOps-инфраструктуры. Вы напрямую взаимодействуете с продуктовыми командами, формируете и реализуете ML-решения для улучшения пользовательского опыта. Роль предполагает самостоятельное ведение проектов от сбора требований до вывода в продакшн, включая мониторинг и поддержку моделей.

Ключевые задачи:
* Проектирование и доработка рекомендательных алгоритмов (RecSys) на основе анализа поведения пользователей.
* Оптимизация инференс-процессов: ускорение, снижение потребляемых ресурсов, внедрение асинхронных сервисов.
* Разработка и поддержка MLOps-пайплайнов: автоматизация этапов обучения, деплоймента и мониторинга моделей.
* Оценка новых ML-возможностей: исследование данных, построение прототипов, интеграция решений в продуктовые фичи.
* Написание production-ready кода на Python, участие в код-ревью и поддержка лучших практик.

Уникальность вакансии

* Полностью удаленный формат работы на территории России с гибким графиком, который позволяет сочетать профессиональную деятельность с личными проектами.
* Возможность влиять на стратегию развития рекомендательных систем и принимать ключевые технические решения.
* Работа в команде опытных ML- и backend-инженеров без бюрократических барьеров.
* Доступ к масштабным данным и проектам с аудиторией в миллионы активных пользователей.
* ДМС после успешного прохождения испытательного срока и конкурентная зарплата до 250 000 RUB.

О компании

Компания является IT-аккредитованным партнером в сфере электронной коммерции (E-commerce) и объединяет профессионалов, создающих высоконагруженные решения для персонализации пользовательского опыта. Мы ценим ответственность, инновации и стремление к постоянному развитию: каждая идея рассматривается, а лучшие решения быстро внедряются. Наши командные ценности – открытость, взаимопомощь и минимальная бюрократия: мы верим, что эффективная коммуникация и доверие позволяют добиваться выдающихся результатов.

Технологии и тренды

В проекте используются современные инструменты и библиотеки: Docker, Kubernetes, системы оркестрации, облачные сервисы (AWS, GCP), фреймворки PyTorch и TensorFlow, а также базы данных и решения для распределенных вычислений. В контексте текущих трендов e-commerce всё больше компаний внедряют AI-решения для персонализации и автоматизации. По исследованиям экспертов, использование рекомендательных систем повышает повторные продажи до 30%, а оптимизация инференса позволяет снизить затраты на вычисления до 40%. Работа над такими масштабными задачами даст вам уникальный опыт и укрепит ваши позиции на рынке ML-специалистов.