Machine Learning Engineer (RecSys, E-com)

Мы ищем опытного ML Engineer, который присоединится к нашей команде и будет работать над рекомендательными системами для направления E-commerce. Если ты готов погрузиться в сложную и интересную продуктовую задачу и помогать пользователям находить то, что им нужно, — нам по пути!

Чем ты будешь заниматься:

• Разрабатывать и внедрять в production модели машинного обучения для рекомендательных систем, включая модели user-to-item и item-to-item.

• Участвовать во всех этапах жизненного цикла ML-продукта: от исследования и прототипирования до внедрения, мониторинга и поддержки.

• Планировать A/B-тесты для оценки эффективности новых моделей.

• Работать в тесном взаимодействии с Product-менеджерами, аналитиками, Backend- и MLOps-инженерами.

Что мы ожидаем от тебя:

• 3+ года опыта в сфере машинного обучения, с фокусом на рекомендательных системах или персонализации.

• Уверенное владение Python и знание основного ML-стека: scikit-learn, CatBoost/XGBoost, PyTorch.

• Опыт вывода ML-моделей в production.

• Понимание классических подходов к рекомендациям (коллаборативная фильтрация, ALS, Item2Vec и др.).

• Базовые знания оффлайн- и онлайн-метрик для оценки рекомендаций.

• Хорошее знание SQL и опыт работы с реляционными базами данных.

• Опыт работы с Linux и системами контроля версий (Git).

Что мы предлагаем:

• Оформление в аккредитованную IT-компанию

• График 5/2 с гибким началом рабочего дня. Работать можешь как гибридно, так и полностью удаленно

• Обучение за счёт компании: оплачиваем курсы, конференции, внутренние митапы и обмен опытом

• Программа лояльности Best Benefits – скидки на еду, спорт, обучение, развлечения и другие радости

• Современное техническое оснащение – техника, доступ ко всем нужным инструментам, быстрая поддержка

• Комфортный офис (по желанию): чай, кофе, фрукты, сладости, зоны отдыха, спортинвентарь

• Живая корпоративная культура – как онлайн, так и офлайн: тимбилдинги, квизы, тематические недели

• Работа без бюрократии и микроменеджмента – мы доверяем и работаем на результат, а не контролируем

• Поддержка инициатив – у нас слушают и ценят тех, кто предлагает, пробует и делает

При отклике, пожалуйста, напишите, какой у вас опыт работы с системами аналитики рекомендательных сервисов.