Machine Learning Engineer, Applied AI

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

ML-инженер в команду Applied AI для AI-native мобильных приложений. Разработка и вывод в продакшен ML-систем классификации, поиска, ранжирования и персонализации.

Задачи

• Разрабатывать и улучшать ML-модели для классификации, ранжирования, retrieval и персонализации
• Создавать эффективные классификаторы и оптимизировать точность, precision, latency и стоимость моделей
• Улучшать релевантность поиска и извлечение контекста с помощью эмбеддингов, гибридного поиска и реранкинга
• Строить модели персонализации на основе поведения пользователей с соблюдением приватности
• Разрабатывать пайплайны оценки, размеченные датасеты и метрики качества моделей
• Дообучать и адаптировать существующие модели при наличии достаточных данных
• Создавать и поддерживать пайплайны обучения, инференса и деплоя ML-моделей
• Отлаживать продакшен-проблемы, мониторить качество моделей и выпускать улучшения по обратной связи

Требования

• Прочная база в машинном обучении и современных нейросетевых архитектурах
• Практический опыт построения и деплоя ML-моделей в продакшене
• Опыт в классификации, ранжировании, retrieval, рекомендательных системах или персонализации
• Понимание оценки моделей, экспериментирования и метрик производительности
• Умение писать продакшен-код и работать с реальными датасетами
• Способность балансировать качество модели, latency, стоимость и надёжность
• Сильная самостоятельность и навыки решения проблем

Условия

• Небольшая команда высокой квалификации, hands-on подход
• Коллегиальное принятие решений и быстрый темп работы
• 3–4 этапа собеседований, интервью виртуально и/или в офисе
• Быстрое решение по итогам интервью

Навыки

• Python
• PyTorch
• JAX
• Embeddings
• Vector search
• Ranking models
• ML inference pipelines