ML Engineer

• Опыт разработки ML-решений от 2 лет.
• Глубокие знания в области:
  • линейной алгебры,
  • теории вероятностей,
  • математической статистики.
• Уверенное владение Python:
  • NumPy, Pandas, SciPy, scikit-learn.
• Понимание и практический опыт применения алгоритмов ML:
  • collaborative filtering,
  • content-based filtering,
  • embeddings,
  • gradient boosting, neural networks.
• Уверенное знание SQL.
• Опыт работы с backend на Python (FastAPI).
• Понимание принципов построения высоконагруженных систем и микросервисной архитектуры.
• Опыт построения рекомендательных систем (Recommender Systems).
• Опыт работы с big data инструментами:
  • Spark, Kafka, Airflow, ClickHouse, Elasticsearch.
• Опыт работы с deep learning (PyTorch / TensorFlow).
• Опыт A/B тестирования и оценки качества моделей (precision, recall, NDCG, MAP).
• Опыт работы с Docker, Kubernetes.
• Понимание MLOps (ML pipelines, model deployment, monitoring).

Задачи:

• Проектирование и разработка алгоритмов рекомендаций для музыкального контента.
• Построение ML-моделей и feature engineering.
• Интеграция ML-моделей в Python backend и продуктовые сервисы.
• Оптимизация качества рекомендаций и latency системы.
• Анализ пользовательского поведения и музыкальных предпочтений.
• Разработка и поддержка ML-пайплайнов (обучение, тестирование, деплой).
• Проведение экспериментов и A/B тестов.
• Участие в архитектурных решениях рекомендательного движка.
• Документирование решений и взаимодействие с backend-командой.

Условия:

• Возможность расти и развиваться в корпоративной среде, где придерживаются ценностей;
• График работы 5/2 - офис, с 9-00 до 18.00;
• Оформление трудовых отношений в соответствии с действующим законодательством;
• Добровольная медицинская страховка или абонемент в фитнес-клуб Чехов;
• 27 календарных дней оплачиваемого отпуска в год;
• Активная и вовлеченная корпоративная культура;
• Служебная сотовая связь.