ML Engineer (Recommendation Systems)

Обязанности:
- Первые три месяца: разобраться в текущем baseline и данных, найти, где теряется качество; спроектировать и наладить пайплайн обучения и инференса моделей; сформировать цикл ML-экспериментов: офлайн-валидация → A/B на боевом трафике → решение по результату.
- Далее: приоритет на качество ранжирования, персонализацию и холодный старт; параллельно развитие платформенной части (feature store, фреймворк экспериментов, мониторинг моделей); в перспективе — CV (классификация товаров, поиск по изображению) и прогнозирование спроса.

Требования:
- От 4 лет опыта в production ML в рекомендациях, поиске или ранжировании, участие в полном цикле разработки.
- Опыт разработки современных RecSys-моделей и их запуска в продакшен с измеримым влиянием на бизнес-метрики.
- A/B-тесты: самостоятельно дизайнили, запускали и анализировали.
- Автономность: умение спроектировать систему от идеи до production.
- Технические навыки: Python (production-grade), PyTorch или TensorFlow, SQL, Linux, Git, Docker.
- Инженерное мышление: обоснование использования модели или эвристики, понимание trade-offs, валидация результатов, работа с чужим кодом и контрактами между командами.

Будет плюсом: мультимодальные эмбеддинги (CLIP/SigLIP), Vector DB (Qdrant, Milvus, Pinecone), Feast/Tecton, MLflow, causal inference/uplift/интерливинг, Kubernetes, Yandex Cloud/AWS, опыт в e-commerce и двусторонних рынках.

Условия:
- Трудовой договор, график 5/2, удалённый формат работы.
- ДМС со стоматологией или компенсация медобслуживания, сервис психологической поддержки.
- Компенсация спорта и спортивного оборудования, компенсация техники для работы.
- Оплата обучения, конференций и митапов.
- Корпоративная программа лояльности: скидки на Flowwow и у партнёров.