ML Engineer, Рекомендательные Системы — Персонализация

Flowwow

USA

Remote

USD 140.000 - 210.000

Vollzeit

Vor 2 Tagen

Sei unter den ersten Bewerbenden

Eine vollständige Bewerbung in einer Minute

Maßgeschneiderter Lebenslauf und Anschreiben – versandbereit.

Schaffe es an den ATS-Filtern vorbei

Benefits dieser Stelle

ДМС со стоматологией

Психологическая поддержка

Компенсация занятий спортом

Zusammenfassung

Flowwow ищет специалиста по машинному обучению для перехода от правил к ML-циклeм экспериментов. Ваша задача — усилить рекомендательные системы, спроектировать пайплайны обучения и инференса, провести офлайн-валидацию и онлайн A/B-тесты, управлять холодным стартом и улучшать ранжирование.

Требуется ~4 года production ML-опыта, уверенное владение Python, PyTorch или TensorFlow, SQL и Linux. Опыт внедрения MLOps, Docker, Kubernetes приветствуется, наличие навыков аналитической оценки компромиссов

Qualifikationen

Около 4 лет опыта в production ML в рекомендациях, поиске или ранжировании, включая полный цикл разработки — от обучения моделей до запуска в продакшен.
Опыт разработки современных RecSys-моделей и их запуска в продакшен с измеримым влиянием на продуктовые и бизнес-метрики.
Опыт самостоятельного проектирования, запуска и анализа A/B-тестов.
Умение самостоятельно спроектировать систему от идеи до production без ежедневного надзора.

Aufgaben

Разобраться в текущем baseline и данных, найти узкие места в качестве и скорости.
Спроектировать и наладить пайплайн обучения и инференса моделей.
Сформировать цикл ML-экспериментов: офлайн-валидация, A/B-тесты на боевом трафике, принятие решений по результатам.
Развивать качество ранжирования, персонализацию и работу с холодным стартом.
Развивать платформенную часть: feature store, фреймворк экспериментов и мониторинг моделей.
Развивать направления компьютерного зрения и прогнозирования спроса.

Kenntnisse

Python

PyTorch

TensorFlow

SQL

Linux

Git

Docker

Kubernetes

MLOps

A/B тестирование

Tools