Мы — ML-команда коммерческого департамента. Наша цель — напрямую влиять на ключевые бизнес-метрики (выручка, конверсия, эффективность продаж) с помощью моделей машинного обучения.
Основной фокус команды — uplift-моделирование для оптимизации работы отдела продаж. Параллельно мы развиваем ML-решения для задач матчинга и поиска, где ключевую роль играет работа с текстовыми данными и их представлением.
Мы ищем senior ML-инженера, который сможет развивать направление матчинга end-to-end: от улучшения качества моделей до внедрения решений в прод и оценки эффекта.
Обязанности:
- Работать с текстовыми представлениями:
дообучение BERT с использованием LoRA / PEFT,
эксперименты с архитектурами и лоссами; - Проектировать matching-модели:
генерация кандидатов,
ранжирование,
offline/online валидация модели; - Вести полный цикл разработки ML-решений:
постановка задачи с заказчиком,
сбор и подготовка данных,
обучение моделей,
деплой в production,
A/B-тесты и анализ результатов; - Оптимизировать обучение и инференс:
multi-GPU / distributed training,
оптимизация используемой памяти RAM; - Улучшать ML-инфраструктуру и пайплайны;
- Выступать техническим лидом в рамках своих задач:
предлагать архитектурные решения,
декомпозировать сложные задачи,
задавать план экспериментов.
Требования:
-
Уверенное владение Python с классическим ML-стеком.
-
Пишешь качественный и поддерживаемый код.
-
Уверенное знание мат. статистики. Умеешь работать с метриками и A/B-тестами.
-
Практический опыт разработки и внедрения моделей matching / retrieval / поиска.
-
Глубокое понимание трансформеров:
BERT-like архитектуры;
representation learning;
bi-encoder / cross-encoder подходы.
-
Практический опыт дообучения моделей: LoRA / PEFT или аналогичные техники;
-
Опыт эффективного обучения и оптимизации моделей: multi-GPU и работа с памятью.
Будет плюсом:
- Опыт оптимизации inference (quantization, distillation);
- Опыт построения датасетов для matching-задач;
- Опыт работы с highload ML-системами;
- Опыт uplift-моделирования.
Условия:
- Возможность выбора места работы: удаленно или из офиса;
- Гибкий график рабочего дня;
- Оформление в соответствии с ТК РФ, «Белая» заработная плата, выплачиваемая точно в срок;
- Корпоративное ДМС с первого месяца работы (решаем вопросы со здоровьем быстро и удобно);
- Возможность профессионального развития, обучение за счет компании, участие в специализированных конференциях.