Если вы раньше входили через Google, сбросьте пароль для своей Gmail-почты через кнопку «Забыли пароль?» на экране входа. Затем войдите по email и новому паролю.
Если аккаунта ещё нет, зарегистрируйтесь с Gmail-почтой — после подтверждения почты мы предложим задать пароль.
Что нового
Загружаю обновления...
Что нового
Загружаю обновления...
Работа найдется быстрее с подпискойКандидат найдётся быстрее с подпиской
Чтобы адаптировать резюме под вакансию или составить сопроводительное письмо, загрузите резюме
описание
На текущем этапе сотрудничество оформляется по договору с отсроченной выплатой вознаграждения (ГПХ/ИП) с повышенным коэффициентом.
Стартап в сфере онлайн-знакомств создает платформу, ориентированную на качество знакомств, совместимость пользователей и долгосрочные отношения.
задачи
Разрабатывать и внедрять ML-функции для платформы знакомств: рекомендации, поиск, безопасность и антифрод;
Строить рекомендательные системы и модели совместимости пользователей для повышения качества мэтчинга;
Разрабатывать NLP-решения для анализа анкет, извлечения структурированных признаков и семантического поиска;
Реализовывать CV-модели для модерации контента, проверки подлинности фото и выявления AI-generated изображений;
Создавать модели скоринга рисков, выявления ботов, фейков и мошеннической активности;
Проектировать полный ML lifecycle: подготовка данных, обучение, оценка качества, деплой и мониторинг моделей;
Работать в тесной связке с продуктом, бэкенд-разработчиком и QA, участвуя в принятии ключевых технических решений.
требования
Опыт работы ML Engineer от 3 лет;
Уверенное владение Python;
Практический опыт вывода ML-моделей в продакшн и поддержки их жизненного цикла;
Хорошее знание PyTorch или TensorFlow;
Опыт работы с рекомендательными системами, ранжированием или персонализацией;
Опыт решения NLP-задач: embeddings, классификация текста, semantic search, retrieval;
Понимание MLOps-практик: versioning, monitoring, evaluation, CI/CD для моделей;
Способность самостоятельно принимать технические решения и строить ML-направление практически с нуля;
Будет плюсом опыт в Computer Vision (модерация контента, face analysis, deepfake detection), опыт создания антифрод- и риск-моделей, опыт работы с LLM, RAG и современными open-source моделями, опыт работы с векторным поиском (Qdrant, FAISS, Weaviate и др.), опыт работы с графовыми моделями и рекомендательными системами.
условия
Участие в развитии продукта с первых этапов;
Возможность влиять на технические решения и архитектуру системы;
Минимум бюрократии и быстрый цикл принятия решений;
Сильная и мотивированная команда;
Перспективы роста вместе с компанией;
Сотрудничество оформляется по договору с отсроченной выплатой вознаграждения (ГПХ/ИП) с повышенным коэффициентом, после закрытия инвестиционного раунда — переход на стандартный формат выплат и оформление по ТК РФ.