Machine Learning Engineer

Мы ищем Machine Learning Engineer, который готов не просто строить модели, а создавать комплексные решения.

О команде и культуре:

Наш департамент Data Science состоит из команды разработки, команды ai-engineers и двух DS-команд. Мы не работаем в изоляции и тесно взаимодействуем со всеми доменами компании.

Мы ориентированы на бизнес, а потому ищем возможности, валидируем гипотезы и создаём решения, которые приносят реальную ценность пользователям и клиентам.

Роль Machine Learning Engineer в Jooble — это сочетание ML Engineering, аналитики, работы с Big Data и разработки сервисов. Вы будете вести задачу от идеи до продакшна.

В этой роли вы будете охватывать полный жизненный цикл разработки DS/ML решений:

• Data Engineering: проектирование, разработка и поддержка эффективных и надёжных ETL пайплайнов (работа с большими данными, обеспечение качества данных).
• ML Engineering: разработка и улучшение моделей ранжирования, рекомендательных систем и персонализации; работа с embedding-моделями и семантическим поиском; решение других ML/DS задач.
• Production: развёртывание моделей, написание продакшн-кода, поддержка микросервисов и мониторинг их работы. Тесное сотрудничество с командой DevOps, чтобы интегрировать MLOps CI/CD в продукт.
• Analytics & A/B Testing: дизайн и проведение A/B тестов для проверки гипотез, анализ результатов и поиск инсайтов в данных.
• Business Value: проактивный поиск точек роста продукта совместно с бизнес-стейкхолдерами. Превращение бизнес-проблемы в стабильные и практичные ML/DS решения с учётом требований продакшена

Необходимые навыки и опыт:

• 3+ года коммерческого опыта на позиции ML Engineer/ Data Scientist
• Языки программирования: уверенное владение Python и стеком ML; умение писать чистый и поддерживаемый код; понимание ООП и шаблонов проектирования;
• ML & Math: опыт работы с классическими ML-моделями и с deep learning; знание статистики и теории вероятностей; знание основ A/B-тестирования;
• Databases & SQL: опыт работы с реляционными и key-value хранилищами
• Engineering: понимание принципов CI/CD, опыт работы с Dagster или другими оркестраторами
• Опыт работы с операционными системами Linux, понимание Bash
• Готовность изучать и применять новые технологии в области Information Retrieval, Big Data и Machine Learning
• Умение аргументировать свои решения и эффективно взаимодействовать с другими командами;

Будет плюсом:

• Опыт работы с Recommendation Systems или в домене Information Retrieval
• Опыт использования AI-ассистентов в работе с критическим подходом к сгенерированному коду;
• Прикладной опыт в онлайн A/B тестировании
• Опыт работы с Big Data: Spark / PySpark или другим распределённым движком обработки данных;
• Опыт работы с Docker
• Владение инструментами визуализации для мониторинга и логирования (Kibana, Grafana)