Senior ML Engineer, Retail Media (m/f/d)

Автоматический пересказ вакансии на русском. Полный текст на языке оригинала и форма отклика — на сайте работодателя.

Senior ML Engineer в продуктовую команду Retail Media: построение production-grade ML-систем для рекламных сценариев — ранжирование спонсируемых товаров, сегментация аудиторий, оптимизация кампаний и атрибуция.

Задачи

• Работать с коллегами из Data & AI и тесно взаимодействовать с продакт-менеджерами, инженерами и коммерческими стейкхолдерами
• Проектировать, разрабатывать и эксплуатировать ML-системы для retail media: ранжирование спонсируемых товаров, сегментация аудиторий, оптимизация кампаний, атрибуция и измерение эффективности
• Переводить бизнес- и продуктовые требования в масштабируемые ML-решения с балансом качества модели, latency, надёжности, масштабируемости и поддерживаемости
• Разрабатывать надёжные ML-пайплайны для feature engineering, обучения, оценки, деплоя, мониторинга и непрерывного улучшения моделей
• Выводить модели в продакшен на облачном стеке и обеспечивать их надёжность, наблюдаемость и поддерживаемость
• Понятно доносить технические решения, допущения, ограничения и неопределённость до продуктовых, инженерных и бизнес-стейкхолдеров
• Вносить вклад в стандарты и лучшие практики ML-инжиниринга и делиться знаниями внутри команды

Требования

• Несколько лет практического опыта как Machine Learning Engineer, ML-ориентированный Software Engineer или Data Scientist с сильным инженерным опытом
• Опыт построения и эксплуатации production-grade ML-систем, пайплайнов или продуктов на основе моделей
• Опыт работы с retail media либо, как альтернатива, с рекомендательными системами или ранжированием
• Уверенная работа со сложными данными и понимание типичных ML-проблем: утечка данных, петли обратной связи, сдвиг распределения, вводящие в заблуждение офлайн-метрики
• Желание работать близко к бизнесу и умение понятно объяснять сложные технические темы нетехническим стейкхолдерам
• Проактивность, ответственность и комфорт в условиях неопределённости ранней стадии продукта
• Ценность коллаборации, открытая обратная связь и желание помогать другим расти

Условия

• Членство (M) в Urban Sports Club
• Бесплатная анонимная психологическая помощь от Likeminded
• Возможность работать из дома, включая до 20 дней в году из любой точки ЕС
• Полностью оплаченный Deutschland Ticket
• Поддержка индивидуального развития через внутренние и внешние обучения

Навыки

• Machine Learning
• ML pipelines
• feature engineering
• model deployment
• model monitoring
• recommender systems
• ranking
• cloud