MLOps Engineer, Рeкомендации и персонализации

Мы ищем уверенного инженера данных в подгруппу MLOps команды "Эффективность Рекомендаций". Мы отвечаем за pipeline сбора данных, обучение, валидацию и мониторинг моделей ранжирования для рекомендательных сервисов.

Наша задача сделать этот процесс максимально эффективным, предсказуемым и стабильным.

Наш стек:

• Python, PySpark, Airflow, Grafana, Clickhouse.

Вам предстоит:

• Создавать стабильные отказоустойчивые и масштабируемые системы обработки данных.
• Писать регрессионные тесты (в разработке используем TDD).
• Создавать инструменты мониторинга.
• Настраивать процессы CI/CD.
• Проектировать архитектуру систем обработки данных.
• Создавать и валидировать прототипы решений.
• Работать над продуктизацией моделей catboost и нейросетевых моделей.

Мы ожидаем:

• Продвинутое владение Python и понимание основ ООП.
• Хорошее знание PySpark (как Dataframe API так и Spark SQL API).
• Хорошее знание основ ML, ML-процессов и основных метрик качества ML-моделей.
• Опыт в оптимизации производительности запросов и ETL процессов.
• Уверенный технический бэкграунд (вы представляете себе, что такое контейнеры, k8s, kafka и т. д).

Будет плюсом:

• Опыт разработки/продуктизации нейросетевых моделей.
• Опыт работы с Airflow.
• Опыт написания микросервисов на языке Golang.

Мы предлагаем:

• Динамичный и быстроразвивающийся бизнес, ресурсы, возможность сделать вместе лучший продукт на рынке e-commerce.
• Свободу действий в принятии решений.
• Достойный уровень заработной платы.
• Профессиональную команду, которой мы гордимся.
• Возможность развиваться вместе с нашим бизнесом.