Руководитель группы ML Engineering, Рекомендации

Привет! Это команда Рантайм рекомендаций.

Мы строим платформу, которая превращает терабайты данных в персонализированные рекомендации для миллионов пользователей Ozon. Наши алгоритмы решают, что покупатели увидят в следующий момент, и в этом нам помогают сложные ML-модели, работающие в реальном времени. Вместе с командой Data Science мы постоянно улучшаем платформу, делая рекомендации точнее и релевантнее.

Сейчас мы ищем руководителя группы ML Engineering, который возьмёт под контроль ключевой сервис инференса моделей и расчёта признаков. Вы будете управлять командой из 2-4 разработчиков, сохраняя баланс между технической и управленческой работой:

60% времени – архитектура, оптимизация и разработка,
40% времени – развитие команды и процессов.

Наш стек:

• Языки: Go (основные сервисы), Python (ML-часть).
• Базы: ScyllaDB, Redis.
• ML-рантайм: NVIDIA Triton, ONNX, OpenVINO.
• Инфраструктура: Kubernetes, Airflow.

Вы будете:

• Разрабатывать и оптимизировать высоконагруженные ML-сервисы для рекомендаций, нейросетевого скоринга и обработки стриминговых данных.

• Интегрировать решения с ML-платформой и инфраструктурой Ozon.

• Продуктивизировать сложные модели, включая нейросети и аналоги LLM.

• Улучшать пайплайн публикации моделей и метрик качества рекомендаций.

• Внедрять мониторинг, обеспечивать отказоустойчивость и низкие задержки.

• Руководить командой: ставить цели, проводить код-ревью, масштабировать процессы.

Нам важно:

• Опыт управления командой разработки или ML-инженеров (или сильная мотивация).
• Глубокие знания в ML Engineering и работе с высоконагруженными системами.
• Опыт вывода в production сложных моделей, включая нейросетевые подходы (LLM, глубокие рекомендательные системы и т.д.).
• Умение проектировать распределённые системы и оптимизировать их производительность.

Будет плюсом:

• Опыт работы с LLM, рекомендательными системами или скорингом.
• Практика внедрения стриминговой обработки данных.
• Понимание принципов персонализации в e-commerce или маркетплейсах.