создаём и поддерживаем
высоконагруженные
продукты
Технический департамент разрабатывает масштабируемые, надёжные
и инновационные решения, которые обеспечивают бесперебойную работу
сервисов
~600
человек в IT, data,
product
60+
команд в техническом
департаменте
30%
времени закладываем
на работу с тех. долгом
стенды
личные, а не общие
1 млн+
событий обрабатываем
и храним телеметрию
99,99%
uptime
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.
почему с нами круто?
сложные и масштабные задачи
работаем с высокими
нагрузками и инновационными технологиями
влияние на продукт
каждый вклад напрямую
улучшает опыт миллионов
пользователей
культура открытости
обмен знаниями, код-ревью
и эксперименты с новыми
подходами
профессиональный
рост
конференции, обучение,
внутренние митапы и менторство
работа у нас это:
1
well-being-программа, которая помогает улучшить
ментальное и физическое здоровье, разобраться
с финансовыми и юридическими вопросами
2
дмс с первого месяца работы —
со стоматологией, страхованием жизни и скидками
на дмс для семьи
3
развитие и обучение сотрудников: курсы, тренинги,
вебинары, менторство, конференции
4
гибридный и удаленный формат работы
5
комфортные офисы в 10 городах России
6
аккредитованная IT-компания
ждём только
тебя
*команда hh