ML Engineer - Personalization & Search Systems (Remote-friendly)

Enfint; Barcelona; Híbrido; EUR 55.000 - 70.000; Jornada completa

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

Медицинская страховка

30 дней отпуска

Удалёнка 3 мес/год

Descripción de la vacante

Dow Jones ищет инженера по ML для разработки и поддержки систем поиска и персонализации контента. Ваша роль включает внедрение моделей, улучшение ранжирования и экспериментальное тестирование в высоконагруженной среде.

Требуется 2–4 года опыта, знание Python, работа в облаках и умение работать с данными (SQL/NoSQL). Гибридный формат и возможность удалённой работы частично предусмотрены. Социальные льготы и обучение ожидаются в пакете.

Formación

• 2–4 года опыта применения ML-методов, фокус на рекомендательных системах, поиске или персонализации
• Опыт работы с A/B тестированием и экспериментальными фреймворками
• Опыт работы с облачными платформами (AWS/GCP/Azure) и контейнеризацией

Responsabilidades

• Разработка и поддержка систем поиска и сервисов для обнаружения контента
• Разработка и улучшение моделей ML на стеке персонализации
• Улучшение извлечения кандидатов через эмбеддинги, двух-этажные архитектуры и сигналы пользователя/контента
• Проведение экспериментов и A/B тестов для оценки влияния и улучшения моделей
• Использование LLMs для повышения понимания контента и извлечения признаков
• Оптимизация производительности, задержек и масштабируемости в условиях высокой нагрузки
• Соблюдение практик разработки, тестирования, наблюдаемости и CI/CD
• Сотрудничество с PM, дата-сайентистами и аналитиками для перевода бизнес-требований в масштабируемые решения

Conocimientos

Python production

A/B testing

Cloud platforms

SQL/NoSQL

Machine learning

Production ML

Educación

Степень в CS/ML/статистике

Herramientas

AWS

GCP

Azure

Docker

Descripción del empleo

Dow Jones ищет инженера по ML для разработки и поддержки систем поиска и персонализации контента. Ваша роль включает внедрение моделей, улучшение ранжирования и экспериментальное тестирование в высоконагруженной среде.

Требуется 2–4 года опыта, знание Python, работа в облаках и умение работать с данными (SQL/NoSQL). Гибридный формат и возможность удалённой работы частично предусмотрены. Социальные льготы и обучение ожидаются в пакете.