Senior ML Engineer

О вакансии

Мы развиваем комплекс решений в сфере электронной коммерции, который включает:

запуск и управление собственным интернет-магазином (D2C); инструменты для масштабирования продаж на маркетплейсах; рекламные возможности для развития бизнеса; готовую логистическую инфраструктуру от надёжных партнёров; цифровые и финтех-сервисы от Альфа-Банка (эквайринг, BNPL, кредитование и др.).

Наша ключевая задача — помогать селлерам эффективнее управлять продажами в разных каналах. Мы предоставляем экспертизу и решения, которые позволят предпринимателям разного масштаба и уровня зрелости развивать и масштабировать бизнес без зависимости и с полным контролем над клиентами и прибылью.

Чем предстоит заниматься

​​​​​Разрабатывать ML-модели для продуктовых и бизнес-задач: регрессия, классификация, кластеризация, временные ряды; прогнозировать продажи и продуктовые метрики; классификацировать товары по категориям каталога; разрабатывать модели для продуктового мэтчинга; NLP-задачи для чат-ботов, модерации и обработки текстов; рhаботать с эмбеддингами и дообучением BERT-like / transformer-based моделей; участвовать в развитии рекомендательных систем; проектировать и разрабатывать агентные системы; заниматься построением ML-пайплайнов: данные, признаки, обучение, валидация, инференс, мониторинг; выбирать метрики и оценку качества моделей с учетом бизнес-контекста; участвовать в A/B-тестах и анализе online-эффекта; работать с MLOps: версионирование, трекинг экспериментов, мониторинг дрифта, переобучение; документировать модели, данные, признаки, эксперименты и ограничения.

Что мы ожидаем от кандидата

опыт работы ML Engineer / Data Scientist / Applied ML Engineer от 3 лет; уверенное знание Python и ML-стека (sklearn / PyTorch / TensorFlow / Hugging Face); опыт решения задач классификации, регрессии, кластеризации и временных рядов; умение выбирать модели и метрики под задачу и бизнес-контекст; опыт работы с CatBoost / LightGBM / XGBoost / scikit-learn; опыт работы с SQL и данными из хранилищ; опыт NLP-задач: классификация текстов, embeddings, semantic similarity, text matching; понимание fine-tuning transformer-based моделей; понимание принципов production ML и MLOps; умение анализировать качество моделей offline и online; умение документировать подходы, эксперименты и результаты; опыт вывода ML-моделей в production.

Будет плюсом

опыт с ClickHouse, Airflow, S3, Kafka, MLflow; опыт с BERT-like моделями и дообучением эмбеддеров; опыт решения задач продуктового мэтчинга, создания рекомендательных систем; опыт разработки чат-ботов или NLP-компонентов для conversational AI, а также проектирования агентных систем; опыт A/B-тестирования ML-моделей; опыт в e-commerce.

Что мы предлагаем

Официальное трудоустройство по ТК РФ; заботу о твоем здоровье: программа ДМС, куда входит стоматология и обслуживание в лучших клиниках города, скидки на абонементы в фитнес-клубы, неформальные спортивные сообщества. Также есть фитнес-зал в офисе; доступ к сервису "Понимаю": консультации с психологами, юристами, ЗОЖ-экспертами и специалистами по финансам; доступ к сервису Best Benefits: скидки на услуги туристических агентств, продукты питания, в рестораны и бары, в магазины и салоны красоты; материальная помощь сотрудникам в важных жизненных ситуациях; 100% оплата больничного до 10 рабочих дней в год; гибридный формат работы: наш современный офис находится в банковском кластере в 3-х минутах ходьбы от метро Технопарк. Рядом большой выбор кафе и ресторанов, где ты сможешь разнообразно пообедать с коллегами, сменить обстановку и перезагрузиться.