ML engineer in e-commerce

Мы развиваем комплекс решений в сфере электронной коммерции, который включает: запуск и управление собственным интернет-магазином (D2C); инструменты для масштабирования продаж на маркетплейсах; рекламные возможности для развития бизнеса; готовую логистическую инфраструктуру от надёжных партнёров; цифровые и финтех-сервисы от Альфа-Банка (эквайринг, BNPL, кредитование и др.). Наша ключевая задача — помогать селлерам эффективнее управлять продажами в разных каналах.

• Разрабатывать ML-модели для продуктовых и бизнес-задач: регрессия, классификация, кластеризация, временные ряды
• прогнозировать продажи и продуктовые метрики
• классифицировать товары по категориям каталога
• разрабатывать модели для продуктового мэтчинга
• NLP-задачи для чат-ботов, модерации и обработки текстов
• работать с эмбеддингами и дообучением BERT-like / transformer-based моделей
• участвовать в развитии рекомендательных систем
• проектировать и разрабатывать агентные системы
• заниматься построением ML-пайплайнов: данные, признаки, обучение, валидация, инференс, мониторинг
• выбирать метрики и оценку качества моделей с учетом бизнес-контекста
• участвовать в A/B-тестах и анализе online-эффекта
• работать с MLOps: версионирование, трекинг экспериментов, мониторинг дрифта, переобучение
• документировать модели, данные, признаки, эксперименты и ограничения

• опыт работы ML Engineer / Data Scientist / Applied ML Engineer от 3 лет
• уверенное знание Python и ML-стека (sklearn / PyTorch / TensorFlow / Hugging Face)
• опыт решения задач классификации, регрессии, кластеризации и временных рядов
• умение выбирать модели и метрики под задачу и бизнес-контекст
• опыт работы с CatBoost / LightGBM / XGBoost / scikit-learn
• опыт работы с SQL и данными из хранилищ
• опыт NLP-задач: классификация текстов, embeddings, semantic similarity, text matching
• понимание fine-tuning transformer-based моделей
• понимание принципов production ML и MLOps
• умение анализировать качество моделей offline и online
• умение документировать подходы, эксперименты и результаты
• опыт вывода ML-моделей в production
• Будет плюсом: опыт с ClickHouse, Airflow, S3, Kafka, MLflow; опыт с BERT-like моделями и дообучением эмбеддеров; опыт решения задач продуктового мэтчинга, создания рекомендательных систем; опыт разработки чат-ботов или NLP-компонентов для conversational AI, а также проектирования агентных систем; опыт A/B-тестирования ML-моделей; опыт в e-commerce

• Официальное трудоустройство по ТК РФ
• заботу о твоем здоровье: программа ДМС, куда входит стоматология и обслуживание в лучших клиниках города, скидки на абонементы в фитнес-клубы, неформальные спортивные сообщества. Также есть фитнес-зал в офисе
• доступ к сервису "Понимаю": консультации с психологами, юристами, ЗОЖ-экспертами и специалистами по финансам
• доступ к сервису Best Benefits: скидки на услуги туристических агентств, продукты питания, в рестораны и бары, в магазины и салоны красоты
• материальная помощь сотрудникам в важных жизненных ситуациях
• 100% оплата больничного до 10 рабочих дней в год
• гибридный формат работы
• наш современный офис находится в банковском кластере в 3-х минутах ходьбы от метро Технопарк. Рядом большой выбор кафе и ресторанов, где ты сможешь разнообразно пообедать с коллегами, сменить обстановку и перезагрузиться.