Продуктовый аналитик, ML модерация и обновление контента

Привет! Это команда ML-модерации и обновления контента в Ozon.

Каждый день через наши модели и сервисы проходят миллионы товарных карточек, отзывов и пользовательских правок. Мы делаем витрину маркетплейса понятнее и полезнее для покупателя — улучшаем описания товаров, повышаем качество карточек и поддерживаем доверие к отзывам. От этой работы напрямую зависит, какой опыт получают десятки миллионов покупателей Ozon. Внутри — ряд DS-команд, которые покрывают полный спектр задач: от классических классификаторов до LLM и мультимодальных моделей, и Go-команда, превращающая модели в боевые сервисы. Мы работаем на стыке ML, продукта и инженерии — где мало обучить модель, её надо встроить в живую систему так, чтобы это работало надёжно и приносило измеримую пользу.

В связи с ростом направления и усложнением архитектуры ищем системного аналитика, который станет техническим стержнем команды — будет проектировать сервисы, описывать интеграции и драйвить системные улучшения инфраструктуры.

Наш стек

• PostgreSQL, ClickHouse, Redis, Kafka, REST, gRPC, Go, Python, C4, UML.

Вы будете:

• Проектировать архитектуру новых сервисов и доработку существующих — от схемы до контрактов API.
• Описывать интеграции: REST, gRPC, Kafka, схемы данных, error-handling, идемпотентность.
• Ставить задачи разработке и DS: декомпозиция, формализованные требования, критерии приёмки.
• Поддерживать и развивать техническую документацию (C4, sequence-диаграммы, схемы данных).
• Анализировать ML-пайплайны: как данные попадают в модель, как результат возвращается в продукт, какие метрики собираются.
• Выявлять узкие места в существующей инфраструктуре и предлагать системные решения вместо точечных фиксов.

Нам важно:

• Опыт работы системным аналитиком от 3-х лет в продуктовой команде с собственной разработкой.
• Уверенное знание архитектурных паттернов: микросервисы, event-driven, идемпотентность, согласованность данных, отказоустойчивость.
• Опыт проектирования интеграций: REST, gRPC, Kafka — с пониманием sync vs async и сценариев отказа.
• Уверенное владение SQL (join, window functions), понимание устройства реляционных и колоночных БД (PostgreSQL, ClickHouse) и кешей (Redis).
• Опыт описания систем в C4 и UML (sequence, component).
• Понимание принципов работы ML: жизненный цикл модели, офлайн/онлайн-метрики, A/B-тесты, базовые архитектуры (классификаторы, ранжирование, эмбеддинги, LLM на уровне сервисов).
• Уверенное чтение Go-кода: горутины, каналы, контексты, error handling — на уровне «прочитать сервис и обсудить с разработкой, что улучшить».

Будет плюсом:

• Опыт работы в командах, разрабатывающих ML-сервисы (NLP, CV, ранжирование, модерация).
• Опыт работы в e-commerce или маркетплейсах.
• Опыт написания скриптов и прототипов на Go или Python.
• Опыт работы с observability-стэком (Prometheus, Grafana).
• Знакомство с AI-агентными системами (LLM-агенты, RAG, tool use, multi-step reasoning).
• Опыт работы с AI-ассистентами разработки (Cursor, Claude Code, Copilot) для прототипирования и навигации по коду.