28 марта 2026
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.