Machine Learning Engineer (RecSys)

Местоположение и тип занятости

Полный рабочий деньМожно удаленно

Компания

Сервис доставки продуктов и товаров для дома

Описание вакансии

О компании и команде

Мы делаем ИТ для ритейла реального времени.

Наши ИТ-продукты автоматизируют разные этапы цепочки создания ценности для клиента доставки: 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).

Ожидания от кандидата

Мы ищем опытного ML-инженера, который присоединится к нашей команде для развития платформы рекомендаций. На данный момент мы успешно внедряем рекомендательные алгоритмы для улучшения опыта пользователей маркетплейса: персонализация товарных подборок на главной странице, комплиментарные товары на карточке контента и т.д.

Основные задачи:

  • Постоянно улучшать системы рекомендаций для повышения ключевых бизнес-показателей маркетплейса.
  • Проектировать и внедрять пайплайны по расчёту фичей и обучению моделей.
  • Активно предлагать улучшения для процесса разработки и деплоя моделей машинного обучения.
  • Участвовать в разработке сложных моделей машинного обучения.
  • Участвовать в декомпозиции бизнес-задач до уровня алгоритмов ML.

Требования:

  • Коммерческий опыт в области data science от 3-х лет.
  • Опыт разработки и внедрения ML-сервисов в продакшн.
  • Опыт работы с большими объемами данных.
  • Опыт работы с планировщиками задач (например, Apache Airflow) и SQL/NoSQL базами данных.

Дополнительные навыки, которые будут плюсом:

  • Опыт работы с системами рекомендаций.
  • Понимание MLOps подходов и процессов.
  • Знание современных методов глубокого обучения (DL).

Технологический стек:

  • Python;
  • Catboost;
  • Hive и PySpark для работы с данными;
  • Apache Airflow;
  • Другие хранилища: PostgreSQL, Clickhouse, Elastic.

Условия работы

ВСЕ КЛАССИЧЕСКИЕ УСЛОВИЯ

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

СООБЩЕСТВО

Внутри — комьюнити и митапы; снаружи — митапы и конференции; собственное внешнее мероприятие Samokat Tech Meetup; Open Source; Хабр.

АТМОСФЕРА

Собираемся на неформальные встречи команд, проводим English-клуб и разное другое — развиваться, отдыхать и жить чуть-чуть интереснее.