machine learning engineer for ecommerce

HireHi; Greater London; On-site; GBP 90,000 - 130,000; Full time

Benefits offered by this job

Employee discount

Paid annual leave

Bonus scheme

Private medical care

Flexible benefits

Learning opportunities

Job summary

ASOS ищет инженера машинного обучения для разработки и эксплуатации ML-систем, используемых для вовлечения клиентов, повышения эффективности маркетинга, ценообразования и коммерческих решений.

Вы будете отвечать за полный цикл разработки ML-продуктов: сбор данных, создание признаков, развёртывание, мониторинг и оптимизацию, а также работу с исследователями для перехода исследований в производственные системы.

Qualifications

• Опыт построения, развёртывания и эксплуатации ML-систем в продакшене.
• Сильные основы ПО, Python и современные практики разработки.
• Опыт создания масштабируемых пакетных и реального времени ML-пайплайнов в облаке.
• Понимание MLOps, мониторинга, CI/CD и операционной эффективности.
• Опыт работы с Spark, PyTorch, TensorFlow или XGBoost.

Responsibilities

• Разрабатывать, размещать и эксплуатировать ML-системы для вовлечения клиентов, эффективности маркетинга, ценообразования и коммерческих решений.
• Владеть полным циклом разработки ML-продуктов, включая сбор данных, инжениринг признаков, развёртывание, мониторинг и оптимизацию.
• Productionize продвинутые ML-решения и обеспечивать их надёжную работу в масштабе ASOS.
• Сотрудничать с исследователями для преобразования исследований в производственные системы.
• Вносить вклад в практики разработки, эксплуатации и возможности платформы MLOps.
• Строить повторно используемые инструменты и инфраструктуру для ускорения ML-доставки.
• Влияние на техническое направление и архитектурные решения ML-продуктов и платформ.
• Наставлять коллег и поддерживать высокие стандарты инженерного качества.

Skills

Python

MLOps

CI/CD

API design

Tools

Spark

PyTorch

TensorFlow

XGBoost

Job description

Описание:

ASOS is a fashion and technology company whose platform is used by millions. Machine learning supports how customers discover products, engage with the brand and shop.

Задачи:

• Design, build and operate machine learning systems for customer engagement, marketing effectiveness, pricing and commercial decision-making
• Own the end-to-end engineering lifecycle of machine learning products, including data ingestion, feature engineering, deployment, monitoring and optimisation
• Productionise advanced machine learning solutions and ensure they operate reliably at ASOS scale
• Partner with Applied Scientists to turn research and experimentation into scalable production systems
• Contribute to engineering best practices, operational excellence and capabilities for the MLOps platform
• Build reusable tooling, frameworks and infrastructure to accelerate machine learning delivery and reduce operational overhead
• Influence technical direction and architectural decisions across machine learning products and platforms
• Mentor colleagues and support high standards of engineering quality, reliability and scalability

Требования:

• Experience building, deploying and operating machine learning systems in production environments
• Strong software engineering fundamentals, including expertise in Python and modern engineering practices
• Experience building scalable batch and real-time machine learning pipelines in cloud environments
• Strong understanding of MLOps principles, including model deployment, monitoring, CI/CD, observability and operational excellence
• Experience with large-scale data processing technologies such as Spark
• Strong understanding of machine learning frameworks such as PyTorch, TensorFlow, XGBoost or similar technologies
• Experience designing reliable APIs, services and platforms that support machine-learning-powered products
• Ability to work through ambiguity and lead complex technical initiatives
• Experience in customer intelligence, marketing optimisation, pricing, forecasting or personalisation
• Experience building feature platforms, ML platforms or shared machine learning infrastructure
• Exposure to experimentation frameworks, causal inference or measurement platforms
• Experience mentoring engineers and influencing technical direction beyond the immediate team
• Track record of delivering machine learning solutions with measurable customer or commercial outcomes

Условия:

• Employee discount and employee sample sales
• 25 Days of paid annual leave plus an extra celebration day
• Discretionary bonus scheme
• Private medical care scheme
• Flexible benefits allowance, available as extra cash or for other benefits
• Personalised learning and in-the-moment experiences