AD
Adviva
ML Engineer / Data Scientist (Middle / Middle+)
СИГНАЛ JOBRADAR75/100Нормальный сигнал актуальности
ПАСПОРТ ВАКАНСИИ
Что JobRadar наблюдает сейчас
Балл строится только на фактах из источников: свежести подтверждения, возрасте записи и происхождении вакансии. Это не гарантия найма и не оценка работодателя.
Последнее подтверждение4 мин. назад
Впервые замечена1 ч назад
Активные источники1 источник
ПроисхождениеПубличный источник
Описание вакансии
Ищем ML Engineer / Data Scientist уровня Middle или Middle+ для работы с рекомендательными системами. Основной фокус — классическое машинное обучение, развитие и улучшение существующих моделей, работа с данными и ML-пайплайнами. Важно уметь самостоятельно решать технические задачи, оценивать качество моделей и находить возможности для улучшения рекомендаций.
Обязанности:
- Развитие и поддержка существующих рекомендательных систем.
- Обучение, тестирование и улучшение ML-моделей.
- Работа с данными: подготовка датасетов, feature engineering и добавление новых признаков.
- Разработка и оценка моделей ранжирования (ranking / reranking).
- Анализ качества рекомендаций, сравнение результатов моделей и оценка latency.
- Развитие и поддержка ML-пайплайнов, в том числе с использованием Airflow.
- Оценка эффективности моделей и анализ результатов экспериментов.
- Участие в A/B-тестировании и базовом мониторинге качества моделей.
Требования:
- Уверенное владение Python.
- Практический опыт с классическим ML: классификация, регрессия, ранжирование.
- Опыт работы с бустингами: CatBoost, LightGBM, XGBoost.
- Знание и практический опыт работы с PyTorch.
- Понимание основных алгоритмов машинного обучения, базовой теории вероятностей и статистики.
- Опыт работы с данными и построения ML-пайплайнов.
- Умение самостоятельно вести задачи от анализа проблемы до оценки результата.
Будет преимуществом:
- Коммерческий опыт разработки рекомендательных систем (RecSys).
- Опыт работы с ranking / reranking-моделями.
- Знание ALS и других подходов к построению рекомендаций.
- Опыт работы с Airflow.
- Опыт проведения A/B-тестов и оценки качества моделей.
- Опыт применения LLM для решения задач машинного обучения, например для feature engineering.
- Опыт работы с продуктовыми ML-системами и понимание особенностей их эксплуатации.
Условия:
- Полностью удалённая работа.
- Работа над развитием существующих ML-сервисов и рекомендательных…
Здесь показан очищенный фрагмент описания из источника. Полные условия и актуальность вакансии проверьте на странице работодателя.
ИсточникHeadHunter / IT / KZ