Вакансия ML Engineer [Middle]

Подписывайся на наш телеграм-канал, чтобы не пропустить новые вакансии! ✅

Спортс’‘ – не просто новостной сайт о спорте. Это технологическая платформа с десятками тысяч RPS, миллионами MAU, сотнями мобильных пушей в месяц, собственной рекомендательной системой и машинным обучением, которое помогает делать общение людей более комфортным и решает конфликты в комментариях.

ЧТО НАДО БУДЕТ ДЕЛАТЬ

В продуктовом юните Спортса’’ есть отдел машинного обучения. Мы развиваем несколько высоконагруженных ML-продуктов: рекомендации (в том числе в batch- и NRT- сценариях), классификация комментариев по токсичности, прогноз трафика для отслеживания рекламных коммитов.

Все «большие данные» лежат в ClickHouse, большинство продуктовых сервисов используют PostgreSQL и MySQL. Также используем Python, а для построения ETL пайплайнов Apache Airflow. Все сервисы и компоненты инфраструктуры развертываются в кластере Kubernetes.

Сейчас мы в поиске ML-инженера, который будет развивать направление машинного обучения и реализовывать весь жизненный цикл ML моделей: от разработки прототипа и его продуктивизации до вывода решения в production.

С нами ты будешь:

• Разрабатывать модели машинного обучения для решения бизнес-задач.

• Проектировать и внедрять ETL-пайплайны на базе Airflow для обработки данных и расчета моделей.

• Выводить модели в production в виде сервисов или витрин данных.

• Работать над рекомендательными системами для персонализации контента в оффлайн и near real-time (NRT) сценариях.

• Решать задачи прогнозирования временных рядов (time series) для оптимизации рекламных кампаний.

• Работать над широким спектром NLP-задач: векторизация текстов, их суммаризация и классификация для определения типа токсичности.

ЧТО МЫ ИЩЕМ В КАНДИДАТАХ

• Ты отлично знаешь Python и его библиотеки для работы с данными (Pandas, Polars, scikit-learn, CatBoost, PyTorch, Transformers, Faiss).

• Ты работал с Docker, умеешь оптимизировать Dockerfile и знаешь основные ресурсы Kubernetes.

• У тебя есть опыт проектирования ML-решений, их развертывания и эксплуатации в  production.

• Ты используешь в работе Apache Airflow.

• Ты понимаешь, как работать с DL моделями и LLM на GPU (Triton, vLLM).

• Будет плюсом, если умеешь писать несложные SQL-запросы. 

ЧТО ПРЕДЛАГАЕМ ВЗАМЕН

Комфорт и заботу:

• Мы не занимаемся микроменеджментом и не контролируем отработанное время, т.к. доверяем своим людям. Поэтому у нас гибкое начало и окончание рабочего дня, которое ты можешь определять самостоятельно.

• Удобный формат работы. Ты можешь работать полностью удаленно, а можешь в нашем уютном офисе в центре Москвы (недалеко от м. Проспект Мира/Рижская).

• ДМС со стоматологией, еще и фитнес с английским можем компенсировать.

• Если тебе нужен отпуск, мы всегда его тебе предоставим. Как и больничный, который у нас в большинстве случаев не влечет потерю в деньгах.

• В качестве приятного бонуса у нас есть программа лояльности для сотрудников с сотнями разных скидок. 

Обучение и помощь в развитии:

• У нас очень чуткий менеджмент, который реально вкладывается в своих сотрудников. Больше половины из них выросли внутри компании, и для нас это показательно.

• Мы ценим обратную связь, поэтому не пренебрегаем практиками, помогающими нам становиться лучше: one-to-one, performance review.

• Для команд регулярно покупаем доступы к популярным конференциям, чтобы наши ребята всегда были в тренде.

• Про классические виды обучения тоже не забываем, поэтому у нас предусмотрена компенсация профильных курсов.

Не просто коллег, а сообщество:

• Нам комфортно вместе не только работать, поэтому у нас образовались различные сообщества по интересам: футбольная команда, клуб любителей fifa, киноклуб. Мы любим настолки, практикуем random-coffee и просто созваниваемся среди недели поболтать с коллегами на отвлеченные темы.

• У нас, в целом, работают адекватные и по-хорошему «простые» люди. Без пафоса, снобизма и понтов. Без духоты и токсичности.

ЧТО ПРЕДСТАВЛЯЕТ СОБОЙ ПРОЦЕСС НАЙМА

Мы не любители формальностей и затягивания процессов, к найму подходим так же. Тебя ждут:

• Короткое HR-интервью на 20 минут, где мы расскажем чуть подробнее о нас, а ты – о себе.

• Техническое интервью с лидом команды машинного обучения.

• И финальное интервью с CPO и HRD, где мы окончательно убедимся, что подходим друг другу.

Оставляй свой отклик по ссылке 🚀