👋 Что важно в корпоративной культуре компании? Расскажите в коротком опросе → пройти

Data Engineer/MLOps

Зарплата

от 250 000 ₽

Местоположение и тип занятости

Полный рабочий деньМожно удаленно

Компания

Сервис доставки продуктов и товаров для дома

Описание вакансии

Условия работы

Мы делаем ИТ для ритейла реального времени.

Наши ИТ-продукты автоматизируют разное: закупки, логистику, работу дарксторов, сборку и доставку заказа до двери, управление промокампаниями и остальные этапы большого процесса. Используем интеллектуальные системы прогнозирования, а разные этапы выполнения заказа автоматизируем роботическими системами.

Наши ключевые направления: Быстрая доставка, Маркетплейс, Логистика. 

Наша цель — сделать все необходимые ИТ-инструменты и инфраструктуру, чтобы все нужные товары могли попадать домой к людям мгновенно (насколько это возможно в физическом мире).

Сейчас мы ищем Middle Data Engineer/MLOps в группу машинного обучения и матчинга в направление Маркетплейс.

Маркетплейс создаёт технологии для онлайн-магазина, где можно купить всё необходимое среди товаров в 20+ категориях, от телевизора до свежих фруктов. Масштаб: 15 миллионов  уникальных посетителей в месяц, 8 тысяч продавцов, более 4 миллионов  товаров.

Направления работы

Матчинг предложений мерчантов с ассортиментом Маркетплейса (несколько млн предложений в день); определение категории товара и предложений, группировка предложений для быстрого размещения товара на площадке; модерация фотографий, отзывов о товарах.

Чем предстоит заниматься

1) Продуктивизация обученных ML моделей:

  • оборачивать полученные ML модели в сервис;
  • настраивать получение и отправку данных для этого сервиса, общаясь с командой разработки. Устанавливать контракты общения сервиса;
  • докерезировать полученные сервисы;
  • взаимодействовать с DevOps командой для выстраивания правильного пайплана CI/CD;
  • прописывать логгирование сервиса.

2) Поддержка существующих решений:

  • дебагинг ошибок, полученных от команды тестирования;
  • встраивание новых моделей после релиза новой ML модели.

Главные требования

  • опыт разработки от 1.5 лет на Python;
  • опыт работы с БД и Kafka;
  • использование фреймворков FastApi, Flask;
  • опыт выстраивания ETL процессов;
  • знание Git, Docker;
  • базовые знания k8s (понимание абстракций и как с ними работать;
  • опыт работы с AirFlow, KubeFlow.

Будет плюсом опыт работы с библиотеками и техниками оптимизации ML моделей (onnx, TensorRT и прочее), опыт разработки на Golang.

Стек: 

  • разработка: Python, GitLab, Docker, Kubernetes, AirFlow;
  • данные: Hadoop, MsSQL, PosgreSQL, Kafka;
  • отчеты и мониторинги: Prometheus, Grafana;
  • задачи: Jira, Confluence

Бонусы

Все классические условия с запасом 

Samokat.tech – аккредитованная IT-компания, поэтому: белая зарплата и ДМС, возможность работать удалённо или ходить в офис в Москве, Санкт-Петербурге или Твери.

ИТ-сообщество

Развиваем комьюнити по функциональным направлениям, проводим внутренние митапы. Участвуем во внешних конференциях – ходим послушать, рассказать о своём опыте и пообщаться. Делаем собственное внешнее мероприятие Samokat Tech Meetup. Помогаем нашим ребятам делиться опытом друг с другом и с внешним сообществом: готовим доклады, пишем статьи, публикуем опенсорс, дружим с экспертами и соседями по индустрии.

Атмосфера

Дни рождения команд, неформальные встречи, English-клуб и много другого — чтобы развиваться, отдыхать и жить чуть-чуть интереснее.