ML-инженер (команда Рекомендации)

Описание роли

В роли ML-инженера в команде Рекомендации вы будете ключевым специалистом, отвечающим за разработку и внедрение рекомендательных систем в сегменте e-grocery. Вы погрузитесь в полный цикл задач: от формулировки бизнес-проблемы и ресерча до обучения моделей, развёртывания в продакшн и последующего мониторинга. Ваши основные обязанности:
* Проектирование и реализация алгоритмов рекомендаций (Collaborative Filtering, ранжирование, бустинги) с учётом бизнес-целей e-grocery.
* Проведение качественного EDA (Exploratory Data Analysis) и визуализация результатов для команды.
* Обучение, тестирование и оптимизация моделей машинного обучения, включая A/B-тестирование гипотез.
* Настройка инфраструктуры для продакшна: CI/CD пайплайны, мониторинг метрик производительности и качества рекомендаций.
* Быстрое обнаружение и устранение инцидентов в продуктивных системах с рекомендациями.
* Тесное взаимодействие с продакт-менеджерами, дата-аналитиками и другими ML-инженерами для достижения KPI.
* Написание чистого, надёжного кода, участие в code review и обмен опытом с командой.

Особенности вакансии

* Гибридный формат работы: частично удалённо и офис в Москве по желанию.
* Участие во всех этапах ML-проекта – от гипотезы до запуска и мониторинга.
* Интенсивная практика A/B-тестирования и метрик качества, возможность предлагать и проверять собственные идеи.
* Работа на растущем рынке e-grocery: современные технологии и актуальные вызовы.
* Поддержка профессионального развития: внутренние воркшопы, обмен знаниями с коллегами.

О компании Купер

Купер — динамично развивающаяся российская IT-компания в сегменте e-grocery. Мы создаём рекомендательные сервисы, которые помогают пользователям находить нужные товары и увеличивать средний чек до 15%. Наша миссия — превращать большие данные о покупках в персонализированные предложения, повышающие лояльность и эффективность продаж. В команде Купер ценят открытость, эксперименты и инициативу, а архитектура проектов построена на современных облачных сервисах и автоматизации.