Вообще все курсы Хекслета бесплатные! Но только до 15 декабря. Всё, что нужно → принять вызов

ML Engineer

Местоположение и тип занятости

Полный рабочий деньМожно удаленно

Компания

Главное медиа о спорте на русском языке

Описание вакансии

О компании и команде

Sports — не просто новостной сайт о спорте. Это технологическая платформа с десятками тысяч RPS, миллионами MAU, миллиардом мобильных пушей в день, собственной рекомендательной системой и машинным обучением для определения конфликтных ситуаций в комментах.

Ожидания от кандидата

Что надо будет делать

Наш отдел аналитики участвует во всех процессах в компании, которые связаны с данными: от выбора и продумывания архитектуры хранилища до построения дашбордов и создания ML-сервисов.

Мы развиваем несколько высоконагруженных ML-сервисов: рекомендации (в том числе и на основе трансформеров), классификация комментариев по токсичности, прогноз трафика для отслеживания рекламных коммитов.

Для работы с данными используем Google Analytics (+ Tag Manager), Яндекс.Метрику и собственный счетчик на базе Snowplow для веба и мобильных приложений. Все «большие данные» лежат в ClickHouse, большинство продуктовых сервисов используют PostgreSQL и MySQL. Также используем Python и визуализируем данные через Redash.

Сейчас мы ищем ML-инженера уровня Senior, который будет развивать направление машинного обучения и в дальнейшем сможет возглавить его.

С нами ты будешь:

  • Отвечать за ML-направление внутри компании.
  • Развивать задачи по персонализации, анализу и оценке контента.
  • Влиять на ключевые метрики продукта, используя технологии машинного обучения.

Что мы ищем в кандидатах

  • У тебя есть понимание принципов машинного обучения и опыт деплоймента моделей в продакшн. В первое время будет фокус на рекомендательные системы, прогнозирование временных рядов и NLP.
  • Ты отлично знаешь Python и его популярные библиотеки для работы с данными (xgboost/catboost/lightgbm, huggingface, pytorch, implicit/lightfm, transformers4Rec, numpy, pandas).
  • Сможешь создавать и поддерживать end-to-end пайплайны от обучения модели до вывода в продакшн, поэтому ожидаем от тебя опыт работы с Docker и Kubernetes.

Условия работы

Что предлагаем взамен

Комфорт и заботу:

  • Мы не занимаемся микроменеджментом и не контролируем отработанное время, т.к. доверяем своим людям. Поэтому у нас гибкое начало и окончание рабочего дня, которое ты можешь определять самостоятельно.
  • Удобный формат работы. Ты можешь работать полностью удаленно, а можешь в нашем уютном офисе в центре Москвы (недалеко от м. Проспект Мира/Рижская).
  • ДМС со стоматологией оформляем с первого рабочего дня, еще и фитнес с английским можем компенсировать.
  • Если тебе нужен отпуск, мы всегда его тебе предоставим. Как и больничный, который у нас в большинстве случаев не влечет потерю в деньгах.
  • В качестве приятного бонуса у нас есть программа лояльности для сотрудников с сотнями разных скидок.

Обучение и помощь в развитии:

  • У нас очень чуткий менеджмент, который реально вкладывается в своих сотрудников. Больше половины из них выросли внутри компании, и для нас это показательно.
  • Мы ценим обратную связь, поэтому не пренебрегаем практиками, помогающими нам становиться лучше: one-to-one, performance review.
  • Для команд регулярно покупаем доступы к популярным конференциям, чтобы наши ребята всегда были в тренде.
  • Про классические виды обучения тоже не забываем, поэтому у нас предусмотрена компенсация профильных курсов.

Не просто коллег, а сообщество:

  • Нам комфортно вместе не только работать, поэтому у нас образовались различные сообщества по интересам: футбольная команда, клуб любителей fifa, киноклуб. Мы любим настолки, практикуем random-coffee и просто созваниваемся среди недели поболтать с коллегами на отвлеченные темы.
  • У нас в целом работают адекватные и по-хорошему «простые» люди. Без пафоса, снобизма и понтов. Без духоты и токсичности.

Дополнительные инструкции

Что представляет собой процесс найма

Мы не любители формальностей и затягивания процессов, к найму подходим так же. Тебя ждут:

  • Техническое интервью с руководителем отдела, аналитиком из команды и HR.
  • Финальное интервью с CPO и тимлидом HR, где мы окончательно убедимся, что подходим друг другу.