ML Engineer

Мы ожидаем от вас:

• Опыт разработки ML-решений от 2 лет.

• Глубокие знания в области:

• линейной алгебры,

• теории вероятностей,

• математической статистики.

• Уверенное владение Python:

• NumPy, Pandas, SciPy, scikit-learn.

• Понимание и практический опыт применения алгоритмов ML:

• collaborative filtering,

• content-based filtering,

• embeddings,

• gradient boosting, neural networks.

• Уверенное знание SQL.

• Опыт работы с backend на Python (FastAPI).

• Понимание принципов построения высоконагруженных систем и микросервисной архитектуры.

• Опыт построения рекомендательных систем (Recommender Systems).

• Опыт работы с big data инструментами:

• Spark, Kafka, Airflow, ClickHouse, Elasticsearch.

• Опыт работы с deep learning (PyTorch / TensorFlow).

• Опыт A/B тестирования и оценки качества моделей (precision, recall, NDCG, MAP).

• Опыт работы с Docker, Kubernetes.

• Понимание MLOps (ML pipelines, model deployment, monitoring).

Задачи:

• Проектирование и разработка алгоритмов рекомендаций для музыкального контента.

• Построение ML-моделей и feature engineering.

• Интеграция ML-моделей в Python backend и продуктовые сервисы.

• Оптимизация качества рекомендаций и latency системы.

• Анализ пользовательского поведения и музыкальных предпочтений.

• Разработка и поддержка ML-пайплайнов (обучение, тестирование, деплой).

• Проведение экспериментов и A/B тестов.

• Участие в архитектурных решениях рекомендательного движка.

• Документирование решений и взаимодействие с backend-командой.

Условия:

• Возможность расти и развиваться в корпоративной среде, где придерживаются ценностей;

• График работы 5/2 - офис, с 9-00 до 18.00;

• Оформление трудовых отношений в соответствии с действующим законодательством;

• Добровольная медицинская страховка или абонемент в фитнес-клуб Чехов;

• 27 календарных дней оплачиваемого отпуска в год;

• Активная и вовлеченная корпоративная культура;

• Служебная сотовая связь.