Lead/Senior Deep Learning Engineer

Привет! Ищем сильного DL инженера в кросс-функциональную команду RecSys.

Мы активно развиваемся и планируем выводить в продакшен SOTA архитектуру кастомной трансформерной рекомендательной модели, чем и предлагаем тебе заняться.

Компания Rutube (Gid Data)

Наш продукт — рекомендации для видеохостинга Rutube с 10M+ DAU.

Трудоустройство в GID Data — B2B компания, которая создает ML/Data продукты для компаний Premier, Rutube, Yappy, Газпром и т. п.

• Проектировать, разрабатывать и выводить в продакшен SOTA трансформерные архитектуры для рекомендательных систем
• Масштабировать модели для обработки высоких нагрузок и оптимизировать их производительность
• Руководить MLE/MLOps процессами: от постановки задач до внедрения и мониторинга
• Проводить A/B-тесты, анализировать данные и искать гипотезы для повышения метрик
• Работать с продуктовой командой для улучшения пользовательского опыта
• Менторство и развитие ML-инженеров в команде

Наш стек

• Языки и фреймворки: Python, Rust
• ML: PyTorch, CatBoost, Torch, HuggingFace, Nvidia4rec
• Базы данных: PostgreSQL, ClickHouse, Redis
• Очереди: Kafka, RabbitMQ
• Оркестрация: Kubernetes
• DevOps: Docker, Helm
• Сервисы: Dagster, Airflow, Superset, MLflow (опционально), GitLab
• Мониторинг: Grafana, Prometheus

Что для нас важно

• Глубокое понимание и опыт применения алгоритмов глубокого обучения (Deep Learning), включая трансформеры и актуальные индустриальные state-of-the-art (SOTA) в Rec Sys
• Опыт работы с Python и Torch в продакшене 5+ лет
• Умение проектировать сложные ML-архитектуры и оптимизировать их для высоконагруженных систем
• Навыки работы с MLOps-инструментами (Docker, Kubernetes, MLflow)
• Лидерские качества и опыт управления техническими задачами
• Мотивация работать в динамичной атмосфере стартапа

Будет преимуществом

• Опыт разработки и внедрения DL рекомендательных систем на основе трансформеров
• Успешные кейсы масштабирования ML-моделей в высоконагруженных проектах
• Публикации в области RecSys или участие в профильных конференциях
• Победы в Kaggle, хакатонах или олимпиадах по ML
• Участие в OpenSource-проектах или разработке библиотек для ML

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