Machine Learning Engineer (RecSys, E-com) (удаленная работа)

GRI

28 марта 2026

Уровень зарплаты:
з.п. не указана
Требуемый опыт работы:
Не указан

Вакансия: Machine Learning Engineer (RecSys, E-com)

Описание вакансии

Мы ищем опытного ML Engineer , который присоединится к нашей команде и будет работать над рекомендательными системами для направления E-commerce. Если ты готов погрузиться в сложную и интересную продуктовую задачу и помогать пользователям находить то, что им нужно, нам по пути!

Чем ты будешь заниматься:

  • Разрабатывать и внедрять в production модели машинного обучения для рекомендательных систем, включая модели user-to-item и item-to-item .

  • Участвовать во всех этапах жизненного цикла ML-продукта: от исследования и прототипирования до внедрения, мониторинга и поддержки.

  • Планировать A/B-тесты для оценки эффективности новых моделей.

  • Работать в тесном взаимодействии с Product-менеджерами, аналитиками, Backend- и MLOps-инженерами.

Что мы ожидаем от тебя:

  • 3+ года опыта в сфере машинного обучения, с фокусом на рекомендательных системах или персонализации.

  • Уверенное владение Python и знание основного ML-стека: scikit-learn , CatBoost/XGBoost , PyTorch .

  • Опыт вывода ML-моделей в production .

  • Понимание классических подходов к рекомендациям ( коллаборативная фильтрация, ALS, Item2Vec и др.).

  • Базовые знания оффлайн- и онлайн-метрик для оценки рекомендаций.

  • Хорошее знание SQL и опыт работы с реляционными базами данных.

  • Опыт работы с Linux и системами контроля версий ( Git ).

Что мы предлагаем:

  • Оформление в аккредитованную IT-компанию

  • График 5/2 с гибким началом рабочего дня. Работать можешь как гибридно , так и полностью удаленно

  • Обучение за счёт компании: оплачиваем курсы, конференции, внутренние митапы и обмен опытом

  • Программа лояльности Best Benefits скидки на еду, спорт, обучение, развлечения и другие радости

  • Современное техническое оснащение техника, доступ ко всем нужным инструментам, быстрая поддержка

  • Комфортный офис (по желанию): чай, кофе, фрукты, сладости, зоны отдыха, спортинвентарь

  • Живая корпоративная культура как онлайн, так и офлайн: тимбилдинги, квизы, тематические недели

  • Работа без бюрократии и микроменеджмента мы доверяем и работаем на результат, а не контролируем

  • Поддержка инициатив у нас слушают и ценят тех, кто предлагает, пробует и делает

При отклике, пожалуйста, напишите, какой у вас опыт работы с системами аналитики рекомендательных сервисов.