ML-инженер на создание рекомендательной системы
ML-инженер будет создавать рекомендательную систему для банка с нуля: от подготовки данных и обучения моделей до внедрения в production и оценки через A/B тесты. Требуется опыт с рекомендательными системами, Python, PySpark и градиентным бустингом. Предлагают удалённый или гибридный формат, официальное трудоустройство и ДМС.
Эта вакансия платит больше рынка
На 50% выше медианы Data/ML по 60 вакансиям за 90 дней.
Что предстоит делать
Навыки: Python, Git, Docker, SQL. Квалификация: Senior. Специализации: ML разработчик. **Роль: ML-инженер на создание рекомендательной системы** Мы — холдинг, который создаёт сервисы нового уровня для крупных игроков финансового рынка, где комфорт, культура жизни, продуманность и точность пользовательского опыта становятся единым стандартом качества. Разрабатываем и поддерживаем IT-продукты для ТОП-5 банка страны. Сейчас мы запускаем направление рекомендательных систем, которое будет напрямую влиять на ключевые продуктовые и бизнес-метрики. Ты подключаешься на этапе, где ещё нет готовых решений: предстоит заложить архитектуру, выстроить пайплайны работы с данными и реализовать подход к ранжированию. Это роль с полной ответственностью за цикл — от подготовки данных и обучения моделей до внедрения в production и оценки эффекта через A/B тесты. **Ключевые навыки:** - На эту роль рассматриваем кандидатов **только с опытом работы с ****RECSYS**; - Опыт работы с Python, включая стандартный data-stack (pandas, numpy и т.д.), а также с PySpark; - Хорошая математическая подготовка; - Опыт или уверенное понимание алгоритмических и оптимизационных задач, в том числе и рекомендательных алгоритмов; - Опыт применения градиентного бустинга в production-задачах; - Знание интеграции OpenSearch/ElasticSearch с ML-моделью ранжирования; - Опыт работы с векторными базами данных QDrant или Milvus; - Опыт расчёта метрик ранжирования и проведения A/B тестов в production; - Знание SQL, Docker, Git; - Готовность погружаться в бизнес-контекст и отвечать за результат. Проактивная позиция и самостоятельность в работе; - Умение обсуждать решения с командой и бизнес-заказчиками. **Чем предстоит заниматься:** - Разработать ядро рекомендательной системы офферов на основе истории клиентских транзакций. - Очистить и подготовить грязные транзакционные данные. - Реализовать гибридное ранжирование OpenSearch + ML-модель. - Построить пайплайн обучения модели. - Задеплоить модель в production. - Проводить A/B тесты для измерения бизнес-эффекта. **Что мы предлагаем:** - Официальное трудоустройство по ТК РФ с первого дня, полностью белая заработная плата; - График работы: 5/2 с 10:00 до 19:00. Удаленный или гибридный формат работы - у нас стильный офис с террасой на крыше в шаговой доступности от «Хлебзавода» (м. Савёловская / м. Дмитровская); - ДМС со стоматологией после испытательного срока (3 месяца); - Празднуем все праздники, придерживаемся work-life balance. - Ежеквартально организуем подведение итогов с фуршетом и праздничным флером; - 100% оплачиваемый больничный лист (до 14 календарных дней в году); - 3 дополнительных оплачиваемых выходных дня в году; - Зарплатный проект с дополнительными привилегиями.
Стек и инструменты
Подходит ли вам эта вакансия?
Зарегистрируйтесь и загрузите резюме — посчитаем % совпадения с этой вакансией, подсветим сильные стороны и что стоит подтянуть
Похожие вакансии
6 вакансий
AI-исследователь в команду ИИ-инкубатора
Ищем опытного AI-исследователя для ИИ-инкубатора крупного ритейлера. Вы будете разрабатывать архитектуру агентов, внедрять LLM в реальные бизнес-процессы и доводить модели до продакшена. Требуется глубокое знание Python, ML, NLP, LLM, а также опыт с MLOps-инструментами. Предлагают удаленную работу, зарплату 260-300 тыс. руб. и проект до конца года с возможной пролонгацией.
Senior AI Researcher
Крупный ритейлер ищет Senior AI Researcher для разработки и внедрения LLM и агентов в бизнес-процессы. Нужны навыки Python, ML, Data, GenAI и production-инфраструктуры. Работа полностью удалённая, оформление по договору ИП.
Старший аналитик данных
~2 639 250 – 3 651 480 ₸ оценка
Старший аналитик данных для международного бренда в сфере здоровья (пробиотики), работающего на рынке США. Нужно анализировать продажи на маркетплейсах (Amazon, TikTok Shop, Walmart, Target), строить дашборды и модели, оценивать эффективность маркетинга и креаторов. Требуется опыт аналитиком, знание SQL, Python, Power BI и английский на уровне Upper-Intermediate. Работа удаленная, полная занятость, график с 16:00 до 01:00 по Киеву.
Инженер машинного обучения (Computer Vision)
~2 639 250 – 3 651 480 ₸ оценка
PUSHIT — стартап, создающий систему повторов для спортивных игр. Ищем инженера машинного обучения, который будет проектировать, обучать и внедрять модели компьютерного зрения для распознавания спортивных событий и генерации хайлайтов. Работа в небольшой команде, напрямую с основателями. Модели будут работать в облаке и на периферийных устройствах (Raspberry Pi 5, ARM-телефоны). Требуется сильный Python (3+ года), опыт с TensorFlow/PyTorch, компьютерное зрение (сверточные сети, attention, пространственно-временные модели), развертывание моделей на мобильных/edge устройствах (TFLite, Core ML, TensorRT), Docker/Kubernetes. Бонусом — опыт с видеоэнкодингом (FFmpeg, HLS, RTMP), облачными сервисами AWS/GCP, инструментами разметки данных. Полная удалёнка, конкурентоспособная зарплата, доля в компании, бюджет на конференции и GPU.
AI/ML инженер (Python, LLM, RAG)
Ищем опытного AI/ML инженера для миграции мультиагентного чат-бота с платформы Vellum на собственную архитектуру. Нужно перенести векторное хранилище, конвертировать базу знаний, поддерживать интеграции и построить систему оценки качества. Требуется глубокий опыт с LLM, RAG и Python, плюс бонусом знание TypeScript и компьютерного зрения. Предлагают удаленную работу, гибкий график и профессиональное развитие.
Технический евангелист Arenadata DB
~2 639 250 – 3 651 480 ₸ оценка
Технический евангелист продукта Arenadata DB: изучаете архитектуру и код, пишете статьи и руководства, проводите вебинары и выступаете на конференциях. Нужен опыт от 3 лет в IT (архитектор, аналитик, разработчик, DevOps или QA), глубокое понимание Big Data-технологий (Spark, Kafka, ClickHouse и др.), уверенный SQL, Docker, Linux, знание Python/Java и английский B2+. Предлагают развитие в эксперта по MPP-СУБД и участие в Open Source-сообществе.