ML инженер

Что предстоит делать

Это возможность присоединиться в команду поиска и рекомендаций в качестве ML инженера. DS обучают модель в рамках эксперимента - подбирают данные, на которых обучить, варьируют параметры самой модели. После того, как получают модель приемлемого качества, фиксируют параметры и передают нам. ML инженеры переводят оптимизируют и автоматизируют обучение - подготавливают датапайплайн к продакшн инфраструктуре (чтобы не ел много памяти и работал как можно быстрее), переводят обучение в определенные инструменты, чтобы оно повторялось и воcпроизводилось так, как задумали DS. Мы ищем именно ML инженера.

• разработка сервисов рекомендательных систем (Recsys) с применением ML;
• проектирование архитектуры ML-сервисов;
• построение ML-пайплайнов (обучение, деплой, обновление моделей);
• внедрение и поддержка ML-моделей в продакшене;
• оптимизация инференса и производительности;
• участие в code review и менторстве.
• Что мы ожидаем:
• опыт в ML 4–5 лет, из них ≥ 1 года с рекомендательными системами в продакшене;
• опыт полного ML-цикла: от прототипа до продакшена. Опыт проектирования архитектуры ML-сервисов;
• знание алгоритмов Recsys: collaborative filtering, matrix factorization, two-tower, sequence models
• опыт внедрения MLOps практик и платформ в команде (MLflow или аналоги);
• уверенная разработка на Python (FastAPI, asyncio);
• уверенное владение SQL;
• опыт работы с Docker и Kubernetes для развертывания и оркестрации ML-приложений;
• опыт настройки комплексного мониторинга (Grafana, Prometheus) для моделей и инфраструктуры;
• навыки оптимизации инференса (GPU, batching, Triton);
• опыт менторства и code review.
• Будет плюсом:
• Опыт потоковой обработки данных (Kafka)
• Опыт работы с Feature Store

Что предлагаем