Senior ML Engineer (MLOps)

Команда Data Science в Lamoda Tech в поисках Senior ML Engineer (MLOps).

Будем вместе улучшать подходы и внедрять best-practice на всех этапах жизненного цикла ML-решений, чтобы time-to-market становился все меньше, а ИТ-решения для fashion & lifestyle – масштабнее и надежнее.

Lamoda Tech — IT-компания, в которой работает более 600 человек. Это разработчики, QA-инженеры, аналитики, DevOps, продуктовые менеджеры, архитекторы, дизайнеры, DS- и DE-специалисты, которые создают и развивают digital-продукты для fashion & e-commerce индустрий в России и СНГ.

Наши системы помогают быстро и гибко совершенствовать онлайн-платформу, автоматизировать финансовые и операционные процессы, работу двух складов и контакт-центров, фотостудии и службы доставки. Для этого (и не только) мы развиваем продуктовую культуру, используем микросервисную event-driven архитектуру, разрабатываем внутренний Go-инструментарий и создаем data-driven продукт.

Мы делаем цифровую революцию в fashion & e-commerce. Ищем тех, кто готов менять индустрию вместе с нами.

• Совершенствовать и стандартизировать подходы к разработке на всех этапах жизненного цикла ML-решений от проведения экспериментов до выкатки в production(batch/online режимы) и поддержки, повышать надежность получающихся на выходе решений;
• Помогать продуктовым командам прорабатывать архитектуру и запускать в production ML-решения с применением различных фреймворков и библиотек (в том числе DeepLearning);
• Разрабатывать и внедрять общие для различных команд MLOps-инструменты и сервисы: Feature store, MLflow/ClearML, Data Quality, инструменты для CI/CD и мониторинга ML-моделей;
• Формировать и декомпозировать беклог MLOps-направления, тесно общаться с продуктовыми кросс-функциональными командами для определения приоритетов.

• Опыт разработки, внедрения и автоматизации ML решений (от 3 лет);
• Знание классических методов и алгоритмов машинного обучения, понимание проблем разработки, внедрения и эксплуатации ML решений;
• Опыт выработки архитектурных решений и декомпозиции задач;
• Опыт работы с Hadoop, Hive, Spark, Airflow, Docker;
• Владение Python, Linux, методами работы с большими данными;
• Опыт работы с MLOps-инструментами (MLflow, ClearML, Feast, DVC, Seldon Core, и т.д.);
• Знание алгоритмов и структур данных;
• Английский язык на уровне технического чтения.

Будет плюсом:

• Опыт разработки и внедрения Deep Learning моделей;
• Опыт руководства небольшой командой;
• Опыт работы с Kubernetes.

• Гибридный или удаленный формат работы на выбор
• ДМС со стоматологией и страхование путешествий
• Скидка на каталог Lamoda от 15% до 40%
• Компенсируем 15 дней больничного, чтобы не терять в зарплате

Почему у нас классно:

• Хорошо выстроенные процессы: квартальное планирование по методологии OKR, двухнедельные спринты, регулярные стендапы и проектные встречи для синхронизации.
• Сильная команда middle и senior специалистов, развитое DS-сообщество, где есть возможность обмениваться знаниями на внутренних митапах
• У нас представлен полный жизненный цикл разработки data-driven продуктов с применением ML — от идеи и генерации гипотез до запуска АБ тестов. В части разработки онлайн-сервисов и деплоя моделей нам помогает команда инженеров.