ML Engineer

Местоположение и тип занятости

Полный рабочий деньМожно удаленно

Компания

Главное медиа о спорте на русском языке

Описание вакансии

О компании и команде

Спортс’‘ – не просто новостной сайт о спорте. Это технологическая платформа с десятками тысяч RPS, миллионами MAU, сотнями мобильных пушей в месяц, собственной рекомендательной системой и машинным обучением, которое помогает делать общение людей более комфортным и решает конфликты в комментариях.

В продуктовом юните Спортса’’ есть отдел машинного обучения. Мы развиваем несколько высоконагруженных ML-продуктов: рекомендации (в том числе в batch- и NRT- сценариях), классификация комментариев по токсичности, прогноз трафика для отслеживания рекламных коммитов.

Все «большие данные» лежат в ClickHouse, большинство продуктовых сервисов используют PostgreSQL и MySQL. Также используем Python, а для построения ETL пайплайнов Apache Airflow. Все сервисы и компоненты инфраструктуры развертываются в кластере Kubernetes.

Сейчас мы в поиске ML-инженера, который будет развивать направление машинного обучения и реализовывать весь жизненный цикл ML моделей: от разработки прототипа и его продуктивизации до вывода решения в production.

С нами ты будешь:

  • Разрабатывать модели машинного обучения для решения бизнес-задач.
  • Проектировать и внедрять ETL-пайплайны на базе Airflow для обработки данных и расчета моделей.
  • Выводить модели в production в виде сервисов или витрин данных.
  • Работать над рекомендательными системами для персонализации контента в оффлайн и near real-time (NRT) сценариях.
  • Решать задачи прогнозирования временных рядов (time series) для оптимизации рекламных кампаний.
  • Работать над широким спектром NLP-задач: векторизация текстов, их суммаризация и классификация для определения типа токсичности.

Ожидания от кандидата

  • Ты отлично знаешь Python и его библиотеки для работы с данными (Pandas, Polars, scikit-learn, CatBoost, PyTorch, Transformers, Faiss).
  • Ты работал с Docker, умеешь оптимизировать Dockerfile и знаешь основные ресурсы Kubernetes.
  • У тебя есть опыт проектирования ML-решений, их развертывания и эксплуатации в  production.
  • Ты используешь в работе Apache Airflow.
  • Ты понимаешь, как работать с DL моделями и LLM на GPU (Triton, vLLM).
  • Будет плюсом, если умеешь писать несложные SQL-запросы. 

Условия работы

Комфорт и забота:

  • 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, 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 коллеги, 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.