ML/DS инженер (рекомендательная система)

Медийные Технологии - молодая и амбициозная компания, команда единомышленников, которая создает программные продукты на базе искусственного интеллекта для автоматизации и повышения эффективности бизнес-процессов.

На текущий момент мы усиливаем нашу команду и ищем ML/DS инженера (рекомендательная система).

Задачи:

• Разрабатывать и обучать модели рекомендаций: candidate generation, ранжирование, персонализация под пользователя и контекст.

• Строить и улучшать модели классификации: тематики статей, качества контента, сигналов пользовательского поведения и т.п.

• Работать полный цикл: постановка задачи → сбор и подготовка данных → прототип → продовый пайплайн → A/B-тест → доработка.

• Прорабатывать фичи на основе логов, текста, метаданных и пользовательских сигналов.

• Участвовать в разработке офлайн- и онлайн-метрик качества моделей, анализировать результаты экспериментов.
  Плотно работать с Lead ML, MLE, продактом и аналитиками, предлагать и отстаивать свои гипотезы.

Требования:

• Опыт в ML/DS на продовых задачах (рекомендации, классификация, ранжирование, NLP или смежное).

• Уверенный Python (pandas, numpy, scikit-learn), опыт с фреймворками для глубокого обучения (PyTorch / TensorFlow / JAX — любое).

• Понимание классического ML, методов коллаборативной и контентной фильтрации, basic knowledge по learning-to-rank — плюс.

• Опыт работы с данными в проде: SQL, трекинг фич и датасетов, аккуратность в экспериментах.

• Умение читать метрики, задавать правильные вопросы и объяснять результаты не только ML-коллегам.

Условия:

• Уровень дохода обсуждается с финальным кандидатом по итогам собеседования.
• Интересные задачи, крутые кейсы, возможность выйти на новый профессиональный уровень.
• 100% «белая» заработная плата, официальное трудоустройство по ТК РФ с первого дня.
• Полная занятость, удаленный или гибридный формат работы в рамках РФ.
• Пятидневная рабочая неделя, с пн-пт.
• Дружный и неравнодушный коллектив профессионалов.
• Программа ДМС после успешного прохождения испытательного срока.