Старший инженер машинного обучения

Что предстоит делать

<p>Мы ищем <strong>Senior Machine Learning Engineer</strong> для проектирования и масштабирования продакшн ML-систем, которые обеспечивают персонализацию и принятие решений в реальном времени в масштабе.</p><p>В этой роли вы будете отвечать за <strong>полный ML-цикл</strong> — от преобразования необработанных поведенческих данных в значимые признаки до развертывания низколатентных prediction API и создания observability, необходимой для обеспечения надежности моделей в продакшне.</p><p>Это отличная возможность для специалиста с сильными <strong>прикладными ML и MLOps компетенциями</strong>, который любит решать сложные инженерные задачи и создавать масштабируемые высокоэффективные системы.</p><h3>Ваши обязанности будут включать:</h3><ul><li>Создание и внедрение в продакшн ML-моделей для ранжирования, персонализации и взаимодействия с клиентами.</li><li>Разработку пайплайнов, преобразующих поведенческие, демографические и контекстуальные сигналы в онлайн и офлайн признаки.</li><li>Проектирование и развертывание низколатентных API и сервисов принятия решений для работы в реальном времени.</li><li>Внедрение фреймворков для экспериментов, включая A/B-тестирование и стратегии исследования-эксплуатации.</li><li>Операционализацию ML-цикла: автоматическое обучение, CI/CD для моделей, версионирование артефактов и признаков, а также обеспечение онлайн/офлайн паритета.</li><li>Создание observability для ML-систем путем мониторинга качества данных, дрейфа моделей и результатов решений, а также запуск переобучения при необходимости.</li><li>Создание замкнутых циклов обратной связи, связывающих решения с бизнес-результатами (например, конверсии, вовлеченность, сигналы усталости, такие как отписки).</li><li>Тесное сотрудничество с командами продукта и разработки для балансирования персонализации, соответствия требованиям и бизнес-ценности в реальных системах.</li></ul><h3>Что мы ожидаем от вас:</h3><ul><li><strong>5+ лет</strong> опыта в прикладной ML-инженерии (системы рекомендаций, персонализация, ранжирование или рекламные системы).</li><li>Отличное владение <strong>Python или Go</strong>, SQL и современными ML-фреймворками, такими как <strong>TensorFlow, PyTorch</strong> или аналогичными.</li><li>Глубокое понимание <strong>лучших практик MLOps</strong>, включая CI/CD для ML, контейнеризацию (<strong>Docker</strong>), оркестрацию (<strong>Kubernetes, Airflow, Kubeflow</strong>), реестры моделей и фреймворки мониторинга.</li><li>Знакомство с облачными ML-платформами, такими как <strong>Vertex AI, SageMaker</strong> или аналогичными, и хранилищами данных, такими как <strong>BigQuery, Snowflake или Redshift</strong>.</li><li>Опыт развертывания <strong>ML-систем реального времени</strong>, включая низколатентный сервинг, feature stores и событийно-ориентированные архитектуры.</li><li>Понимание <strong>многокритериальной оптимизации</strong> и компромиссов в системах персонализации.</li><li>Комфортная работа в кросс-функциональной среде в динамичном стартапе с <strong>пересечением</strong> с часовым поясом США.</li><li>Отличные навыки устного и письменного общения на <strong>английском языке</strong>.</li></ul><h3>Будет плюсом:</h3><ul><li>Опыт в <strong>martech, adtech, CRM</strong> или крупномасштабных платформах персонализации.</li><li>Знакомство с <strong>bandit-алгоритмами, обучением с подкреплением или каузальным выводом</strong> для адаптивного принятия решений.</li><li>Опыт создания систем, обслуживающих <strong>миллионы пользователей в масштабе</strong>.</li><li>Практический опыт работы с <strong>Google Cloud Platform (GCP)</strong>.</li><li>Знакомство с инструментами observability, такими как <strong>Prometheus, Grafana, Evidently, WhyLabs</strong> или <strong>Great Expectations</strong>, для мониторинга данных и состояния моделей.</li></ul><h3>Что мы предлагаем:</h3><ul><li>Интересные проекты и технические задачи, способствующие профессиональному и личностному росту.</li><li>Долгосрочный проект со стабильностью и влиянием.</li><li>Гибкий, ориентированный на результат график с возможностью гибридной или удаленной работы.</li><li>Комфортный современный офис в <strong>Киеве</strong> с генератором и резервным аккумулятором.</li><li>Конкурентная заработная плата, медицинская страховка и поддерживающий период онбординга/испытательный срок.</li><li>Тимбилдинговые мероприятия, включая вечеринки, онлайн-активности, пикники и многое другое.</li><li>Возможность работать в компании, признанной <strong>Лучшим работодателем (DOU 2025)</strong>.</li></ul> <div> <a href="https://jobs.dou.ua/companies/empat/vacancies/363831/#reply-btn-id">Откликнуться на вакансию</a> </div>