ML-инженер (Рекомендации)

Описание роли

Компания Купер приглашает ML-инженера команды рекомендаций для разработки и внедрения интеллектуальных рекомендационных систем в сегменте e-grocery. Как ML-инженер, вы будете отвечать за полный цикл машинного обучения: от постановки задачи и анализа данных до запуска моделей в продакшен и их мониторинга. Ваша ключевая задача — повышать точность рекомендаций и увеличивать конверсию пользователей через персонализированные подборки товаров.

Основные обязанности:
* Формулировка задач и проведение EDA (exploratory data analysis) для выявления закономерностей в пользовательском поведении;
* Выбор и разработка рекомендательных алгоритмов (collaborative filtering, ранжирование на основе бустинговых моделей и др.);
* Обучение, валидация и оптимизация ML-моделей с использованием Python и SQL;
* Развертывание моделей в продакшене, настройка систем мониторинга и метрик;
* Проведение A/B-тестов для оценки эффективности гипотез и улучшений;
* Участие в code review, документирование решений и обмен опытом внутри команды.

Эта роль идеально подходит специалистам, которые имеют опыт реализации проектов машинного обучения, умеют самостоятельно декомпозировать задачи и добиваться результата с учётом бизнес-целей.

Особенности вакансии

Вы выбираете проект в быстрорастущем сегменте e-grocery, где рекомендательные системы напрямую влияют на ключевые показатели продаж. Мы предлагаем:
* Гибридный формат — сочетание удалённой работы и посещения офиса для синхронизаций;
* Доступ к большим объёмам данных и современным инструментам аналитики;
* Свободу в выборе технологий и подходов, поддержку инициатив;
* Возможность карьерного роста внутри ML-команды и участия в профильных конференциях;
* Дружелюбную атмосферу, регулярные internal meetups и обмен опытом.

О компании

Купер — лидер на рынке e-grocery в России, предлагающий удобную платформу для онлайн-покупок продуктов с доставкой на дом. Наша миссия — сделать повседневные покупки простыми и персонализированными, используя передовые технологии машинного обучения. В компании ценят инновации, ориентированность на пользователя и профессионализм команды. Ваша работа как ML-инженера рекомендаций позволит сформировать уникальный опыт для сотен тысяч клиентов.