Staff ML Engineer (AdTech)

Uzum Market — часть экосистемы Uzum (Market, Bank, Tezkor, ...). Мы строим удобный e‑commerce для Узбекистана: помогаем продавцам быстро выходить в онлайн, а покупателям — находить нужные товары по справедливым ценам и с надёжной доставкой. Работаем продуктово, много экспериментируем, принимаем решения на данных и бережем инженерное время.

• - Первый тех‑единорог Узбекистана

• - Недавние инвестиции от крупных игроков: Tencent + VR Capital

• - Приложение Uzum Market стабильно в топ-10 в Узбекистане

В юнит Discovery & Promotion входит 3 кросс-функциональные команды (Search, RecSys, AdRev), ответственных за все выдачи с товарами на маркетплейсе: какие должны быть кандидаты, как их ранжировать, как учитывать органическую выдачу vs платное продвижение.

В новой роли в первую очередь нужно будет сфокусироваться на AdRev (рекламная выручка) — один из ключевых рычагов роста и устойчивости любого маркетплейса: это и прямой вклад в PnL, и основной инструмент, который помогает новым продавцам раскачаться и найти свою аудиторию. Здесь мы в начале пути: сейчас реклама есть в базовом виде в поиске и каталоге, и впереди много пространства:

• - добавление CPO (cost per order) в качестве альтернативной оплаты для продавцов;

• - появление персонализации;

• - добавление новых поверхностей (полки на странице товара, лента на главной);

• - эволюция ML-стека от CTR-модели к системе, которая оптимизирует деньги и балансирует интересы пользователя, продавца и платформы

Staff ML Engineer будет напрямую подчиняться Head of ML, ускорит и усилит текущие ML команды поиска и рекомендательных систем.

Первые цели будет связаны с AdRev. Наша цель - чтобы Adrev-компетенция стала родной внутри ранжирования поиска, каталога и рекомендательных поверхностей, а эта роль выступала как горизонтальный force-multiplier: методология, архитектура, качество решений, измерение эффекта и быстрый вывод в прод.

Чем предстоит заниматься

• Провести ревью текущей рекламной системы: как устроены таргеты, логирование, модели, ранжирование, экспериментирование - понять, где узкие места, где самые дорогие ошибки.

• Развивать CTR-модели для рекламных размещений: фичи, архитектура, обучение/калибровка, устойчивость к дрейфу, работа с разреженными сигналами.

• Запустить первую версию персонализации в рекламе: user/product embeddings, контекстные фичи, cold start стратегии

• Проектировать data-пайплайны под рекламный ML: сбор и разметка событий совместно с продуктовыми аналитиками, улучшения в текущей атрибуции, витрины, DQ-проверки, воспроизводимость.

• Работать с многокритериальной оптимизацией с ограничениями: балансировать органику и рекламу - мы точно не хотим завалить все рекламой, просаживая опыт пользователя и долгосрочный retention.

• Говорить на языке денег: считать инкремент, строить финкейсы, понимать unit-экономику, участвовать в выборе целей оптимизации и guardrails.

• Плотно взаимодействовать со стейкхолдерами в командах кабинета продавца, маркетинге и коммерции: про цели, ограничения, метрики успеха, компромиссы и ожидаемый эффект.

• Задавать планку: от постановки задачи и выбора метрик до продакшена, мониторинга и измеримого бизнес-эффекта (включая культуру инженерной зрелости, ревью, дизайн, документацию).

• Совместно с Search и RecSys доводить изменения до прода и передавать устойчивое владение: чтобы команды могли развивать систему дальше без bus factor на одном Staff

Что мы ждём

• 7+ лет опыта в DS/ML Engineering: делал(а) модели и системы, которые реально живут в проде, понимаешь ограничения latency/стоимости/надёжности.
• Обязательный опыт в marketplace/e-com или AdTech, и именно в задачах, где оптимизируются деньги (revenue/margin/ROI/GMV-value), а не только “качество модели”.

• Сильные Python + SQL, инженерная культура: чистый код, ревью, system design, документация.

• Умение работать в условиях “грязной реальности”: любопытство копаться в данных, находить несостыковки, собирать корректные определения метрик.

• Понимание экспериментов и причинности: метрики, дизайн, интерпретация результатов, guardrails.

• Коммуникации на уровне Staff: умеешь объяснять сложное простыми словами и договариваться о целях/ограничениях между командами и бизнесом.

Будет плюсом, если есть 3 из 5

• Опыт построения рекламных систем и аукционов

• Опыт в поиске/рекомендациях (общие принципы ранжирования, retrieval → ranking, метрики качества).

• Запускал больше 20+ A/B-тесты, работал со сложными деревьями метрик

• Опыт многокритериальной оптимизации и строгих ограничений

• Опыт борьбы с фродом/спамом/манипуляциями в рекламных сигналах.

Почему это интересно:

Современный стек - Python, NumPy, Pandas, scikit-learn, CatBoost, PyTorch, Hugging Face, ONNX, Elasticsearch, ClickHouse, PostgreSQL, Airflow, Spark, Docker, Kubernetes, Kafka, GrowthBook

Даем широкую зону ответственности и возможность влиять на архитектурные и продуктовые решения. А ещё рады обсуждать твои инициативы и реализовывать их

Уникальная культура – мы сохранили дух стартапа, при этом уже отстроили зрелые процессы

Формируем измеримые цели всей командой и не просто выполняем их "для галочки", а замеряем эффективность и общее влияние нашей работы на бизнес

Работа в командах сильных специалистов, где ценится глубина экспертизы и инженерное мышление

Команды слушают и слышат друг друга, выступая в роли партнеров, а не исполнителей

Что мы предлагаем:

Удаленка из любой точки мира или уютный офис в Ташкенте

У нас можно расти в инженерном или управленческом треке, а еще выстроена регулярная оценка перформанса

Платим на уровне топовых компаний российского рынка

Обучение и развитие — мы поддерживаем как внутри компании, так и за ее пределами (митапы, конференции, профессиональное обучение, публикации). А еще помогаем развивать личный бренд

База — комьюнити профессионалов с желанием делать круто. Приятный бонус — ДМС в привязке к вашей локации, обучение и другие плюшки