Бэкенд разработчик (python/C++ ML)

Едадил помогает пользователям экономить на покупках в категории FMCG - наша задача не просто показать наличие и цену товара в торговых сетях, а предложить именно то, что человеку действительно ценно и интересно и где именно он сможет сэкономить.

Наша команда занимается машинным обучением: от аналитики и экспериментов с моделями до разработки и поддержки production сервисов и пайплайнов данных. В Едадиле ML активно применяется для автоматической модерации товаров и для рекомендаций. На данный момент в продакшене у нас уже развернуто более сотни процессов обучения ML-моделей, инференса нейросетей для обработки данных по товарам и логам пользователей. С другой стороны, наши бекенды - это высоконагруженные онлайн-сервисы, которые занимаются расчетом рекомендаций для пользователей на лету. Также Едадил активно запускается на международном рынке (Латинская Америка, Юго-Восточная Азия, Африка, Турция) и под эти запуски нужно масштабировать дата-пайплайны, сервисы и ML-модели.

Сейчас мы ищем backend (в идеале с опытом в ML) для развития и поддержки текущих процессов и сервисов рекомендаций, а также для их масштабирования под новые сценарии рекомендаций.

Какие задачи вас ждут:

Доработка существующих рекомендаций и продуктивизация ML-моделей для рекомендаций (а также их обучение при наличии опыта/желания)

Рекомендации - это смесь экспериментов с ML-моделями, тяжелых оффлайн-расчетов и высоконагруженного рантайма с ML-моделями внутри. Наша команда занимается полным циклом работы по всем задачам, связанным с рекомендациям: от аналитики и поиска идеи по улучшению сервиса, до проведения A/B-теста и последующего релиза на прод.

Реализация NRT-фидбека в рекомендациях

Продвинутые рекомендации могут на лету пересчитывать рекомендации для пользователя после совершенных им действий в приложении. Нам необходимо доработать инфраструктуру, ML-модели и сервис рекомендаций, чтобы научиться учитывать последние действия пользователя в приложении для перерасчета рекомендаций.

Разработка рекомендаций для новых сценариев

На данный момент далеко не для всех слоев приложения реализованы рекомендации. Необходимо разработать оффлайн-процессы и настроить онлайн-сервис для ранжирования в 3 новых сценариях: лента поиска, бесконечная лента, ранжирование карусели категорий товаров. Также возможна работа по обучению ML-моделей при наличии опыта и желания.

Повышение стабильности сервиса

Стабильность рекомендаций зависит от оффлайн и онлайн компонент. Для онлайн компонент необходимо улучшить процессы тестирования, приемки релиза и его выкатки, а также доработать систему мониторинга потребляемых ресурсов и ошибок. Для оффлайн-компонент требуется настроить процессы контроля свежести данных и их валидации.

• имеете промышленный опыт разработки на Python не менее года;
• имеете опыт разработки на С++;
• умеете и любите писать чистый код, покрывать его тестами и проводить рефакторинг;
• понимаете, как разрабатываются веб-приложения (кэш, очереди, асинхронные задачи);
• понимаете, как разворачивать свой код;
• работали с большими данными и имеете опыт разработки оффлайн-процессов обработки данных (например, на Airflow, Map-Reduce, SQL);
• умеете работать самостоятельно и в команде.

Будет плюсом, если вы

•  разрабатывали системы рекомендаций и персонализации поиска;
• разбираетесь в паттернах проектирования;
• строили автоматические пайплайны ML;
• оптимизировали ML-модели и внедряли их в продакшен;
• работали над ML-моделями в сфере фудтеха или ecommerce.

• Высокий совокупный доход
• Премии каждые полгода для всех, кто успешно прошёл ревью.
• Офисы, в которые хочется ходить
• Удобные, красивые и технологичные офисы с зонами для работы и отдыха, спортзалами, йога-классами, массажными кабинетами и не только
• В офисах есть бесплатные парковки для машин и велосипедов
• Расширенная медицинская страховка
• 9 видов чекапов, телемедицина 24/7, лечение критических заболеваний
• Психотерапия — компенсация сессий в «Ясно» и Яндекс Здоровье, психотерапевты в клиниках и офисах
• Стоматология — плановые процедуры, профессиональная чистка и приёмы стоматолога-ортодонта
• Через год работы можно сделать лазерную коррекцию зрения. После 2 лет в ДМС входит ведение беременности и роды
• Компенсируем 80% стоимости ДМС для супругов и детей
• Возможности для роста
• Есть всё, чтобы учиться: внутренняя платформа с 100+ курсами, менторство и программы для руководителей
• Оплачиваем участие в профильных конференциях и помогаем подготовиться к публичным выступлениям
• Если для рабочих задач нужен иностранный язык, организуем обучение и оплатим 50% стоимости
• Жилищная программа
• После года работы при соответствии правилам программы можно получить заём с льготной ставкой на покупку жилья или ремонт
• Компенсация питания
• На бейджике сотрудника есть ежедневный лимит, который можно тратить на еду и напитки в столовых офисов, кофейнях и ресторанах поблизости
• Скидки от партнёров
• Бейджик Яндекса помогает экономить в самых разных местах: от спортивных магазинов и отелей до груминг-салонов и образовательных курсов

Общая информацияЦикл собеседований состоит из нескольких этапов: предварительное интервью — технические секции — финал. Технические секции можно провести в один день или разделить на несколько.

Стараемся давать обратную связь по результатам как можно чаще: приходим с промежуточным фидбэком между этапами и с финальным по итогам всех собеседований через день-два после встречи.

Гайд о том, как мы нанимаем бэкенд разработчиков