Senior MLE @ Premier ML (RecSys Team)

Ищем ML инженера(-ку) в RecSys команду Premier у которого(-ой) руки чешутся растить метрики в онлайне (watch time per user, ctr и тд) с масштабом 10М+ MAU пользователей. От нас: 


• Супер заряженная команда и поддержка: опыт в Yandex, Sber, Ozon и база из МФТИ/МГУ мехмат;
• Свобода принятия решений – главное это инкрементальный рост метрик в проде;
• Деньги адекватные твоим скиллам (вилку в паблик HR не дают постить, но мы договоримся 🙂)

О компании

Продукт над которым мы работаем: Premier – онлайн кинотеатр c MAU 10M+ и своим продакешном. Почитать про нас в Вики;

Трудостройство в GID Data: B2B компания, которая создает ML/Data продукты для компаний Premier, Rutube, Yappy, Газпром и тп

Процесс собеседований

• Встреча с Head of ML – знакомство, разбор опыта, чек бэкграунда, проверка ML хард скиллов
• Встреча с Sr. Backend Developer – проверка навыков разработки
• Встреча с CTO, Product Manager – cultural fit, мотивация

• Разрабатывать рекомендательные ML модели (ранжирование и кандидатные модели) и обеспечивать их обучение, тестирование, развертывание, отслеживание экспериментов, улучшая опыт пользователей в онлайн-кинотеатре;
• Участвовать в эксплуатации и развитии решений для управления жизненным циклом ML-моделей: сервисов обучения, хранения и мониторинга ML моделей; инструментов для аналитики и визуализации; data quality; feature store и т.п.;
• Совместно с дата-инженерами участвовать в процессах работы с витринами данных для моделей, версионировании и проверке датасетов;

Необходимые опыт и знания для этой позиции

• Знание методов и алгоритмов ML/DL;
• Опыт разработки, внедрения и автоматизации ML решений в production;
• Хорошее знание Python, CI/CD практик, git, Docker, K8s;
• Опыт работы с классическими инструментами организации жизненного цикла моделей (mlflow / ClearML / W&B);
• Опыт разворачивания моделей как сервисов на CPU и GPU инфраструктуре, например, на базе Triton Inference Server на PyTorch, TF, ONNX бэкендах;
• Опыт работы со средствами оркестрации пайплайнов (AirFlow / dagster / Kedro / Luigi);

Будет плюсом

• Опыт работы и знание Spark;
• Опыт использования онлайн и оффлайн feature stores;
• Опыт работы со стриминговыми данными, Spark Streaming, Flink;
• Знакомство с векторными БД - Qdrant / Milvus / Weviate;

• Офис/Удаленка/Микс - как тебе удобно;
• ДМС;
• Трудоустройство в аккредитованной в Минцифры ИТ-компании;