H
HireSeeker
rwb

Middle+/Senior ML Engineer в Рекомендации

Объединённая компания Wildberries и Russ — это международная технологическая компания, образованная в результате слияния двух лидеров рынка — IT-компании Wildberries и оператора наружной рекламы Russ.

rwb

162k–280k ₽РоссияМоскваУдалёнка
Открыть на Habr Career

Объединённая компания Wildberries и Russ — это международная технологическая компания, образованная в результате слияния двух лидеров рынка — IT-компании Wildberries и оператора наружной рекламы Russ.

Команда Интеграционных проектов развивает рекомендации для новых продуктов компании - на разных рекомендательных поверхностях и в разных доменах: аптека, косметика, продукты и другие. Мы запускаем персональные, похожие и сопутствующие рекомендации под каждый продукт, помогая пользователю находить нужное, а бизнесу - растить конверсию и средний чек.

Сейчас мы ищем Senior ML Engineer для разработки и развития рекомендательных систем в этих продуктах.

Вам предстоит

  • Разрабатывать алгоритмы персональных, похожих и сопутствующих рекомендаций под разные продукты и рекомендательные поверхности;

  • Повышать релевантность рекомендаций для увеличения средней корзины и конверсии;

  • Оптимизировать и перестраивать пайплайн подготовки данных и обучения моделей;

  • Обучать модели ранжирования / эмбеддинговые модели, фьюзить табличные и контентные фичи, валидировать решение;

  • Запускать рекомендации в новых продуктах и адаптировать подходы под специфику каждого домена.

Мы ожидаем от вас

  • Опыт работы в области ML от 3 лет;

  • Опыт разработки рекомендательных систем в продуктах - понимание подходов, принципов и архитектур;

  • Глубокие знания в классическом ML и опыт работы с актуальным стеком моделей;

  • Практические навыки в ML-стеке: Polars/Pandas для ETL, Numpy, Scipy, Scikit-learn, XGBoost/LightGBM/CatBoost, опыт разработки пайплайнов обучения и сериализации моделей;

  • Базовый опыт построения ETL-процессов с использованием SQL/PySpark;

  • Уверенные навыки в алгоритмах и структурах данных, знание как классических, так и нейросетевых подходов в рекомендациях, понимание архитектур трансформеров;

  • Опыт обучения эмбеддинговых и нейросетевых моделей для рекомендаций;

  • Желание развивать SOTA подходы в рекомендациях;

  • Опыт работы с векторными базами данных и инструментами ANN для быстрых поисков будет плюсом.

Что мы предлагаем

  • Обучение и развитие: языковые клубы, собственный корпоративный университет, программы развития управленческих навыков и многое другое;

  • Благополучие сотрудников: корпоративный пакет ДМС со стоматологией, корпоративный спорт, консультации психолога и дополнительные возможности аккредитованной IT-компании;

  • Множество сообществ: клуб спикеров, футбола, йоги, шахмат и т.д.;

  • Забота о семьях: создаем условия, в которых легко сочетать карьеру и заботу о близких – от гибкого подхода до масштабных проектов для детей сотрудников;

  • Скидки и партнерские программы: на обучение, страхование, покупки и многое другое;

  • Комфортная рабочая среда: бесплатное питание в офисе, современные офисы рядом с метро, корпоративная техника и портал для сотрудников.

Открыть на Habr Career

Статьи для Data Science & ML

Похожие вакансии Data Science & ML

hh.ru
ozon

Инженер Computer Vision, направление разработки аппаратных проектов

ozonАвтоподнятие
Зарплата не указанаРоссияИннополисГибрид

Привет! Мы команда разработки аппаратных проектов.

Мы делаем устройства, которые улучшают складские процессы в Озоне и ищем в свою команду CV инженера на проект "Разработка автоматических устройств измерения ОВХ товаров и постингов".

Вы будете

  • Разрабатывать и поддерживать решения на основе компьютерного зрения для измерения габаритов товаров;
  • Настраивать камеры и работать с SDK устройств;
  • Разрабатывать микросервисы - Python, Docker;
  • Проводить интеграции с внутренними системами заказчиков;
  • Работать с ML моделями;
  • Покрывать фичи тестами;
  • Анализировать эффективность существующих решений, оценивать внедрение новых алгоритмов.

Нам важно

  • Высшее образование (техническое, математическое);
  • Знание Python 3;
  • Навыки разработки качественного кода с применением паттернов ООП;
  • Базовое знание теории алгоритмов и структур данных;
  • Знание алгоритмов компьютерного зрения: классические и ML подходы;
  • Знание git;
  • Знание английского языка на уровне чтения технической литературы.

Будет плюсом

  • Знание методов 3д реконструкции по фото и стерео зрения, основ проективной и эпиполярной геометрии, опыт работы с 3д облаками точек;
  • Знание основных принципов и алгоритмов машинного обучения (регрессия, нейросети, градиентный спуск);
  • Опыт применения алгоритмов детекции, классификации и сегментации изображений;
  • Навыки разработки на C++;
  • Опыт работы с БД и знание SQL;
  • Опыт работы с web (бэкенд или фронтенд);
  • Опыт написания качественных unit тестов.
Открыть на hh.ru
Соц.сети

Старший разработчик LLM Inference Optimization

Зарплата не указанаРоссияМосква

Старший разработчик в команду LLM Inference Optimization в ••••••••

Наша команда развивает направление оптимизации инференса LLM на GPU ••••••••. Мы повышаем эффективность использования оборудования и помогаем продуктовым командам запускать модели с учётом профиля нагрузки, качества и метрик производительности.

Что предстоит делать:
— проводить нагрузочное тестирование моделей по запросам продуктовых команд и оптимизировать их под конкретные сценарии использования;
— развивать методику оценки производительности LLM на нашем оборудовании: бенчмарки, инструменты и мониторинг;
— регулярно замерять производительность, отслеживать выход новых моделей и поддерживать таблицу результатов;
— тестировать новые GPU и сопровождать их настройку вместе с командами инфраструктуры и платформы инференса;
— масштабировать оптимизации на весь парк моделей: спекулятивное декодирование, мульти-LoRA, распределённый инференс, переход на новые инференс-бэкенды;
— доводить изменения до продакшена по циклу - профилировать, оптимизировать, тестировать, внедрять при подтверждённых метриках;
— запускать LLM-модели с использованием платформы инференса.

Кого мы ищем:
— оптимизировали LLM-модели с учётом профиля нагрузки;
— работали с инференс-фреймворками LLM: vLLM, SGLang, TensorRT-LLM и другими, запускали и настраивали их, подбирали параметры;
— знаете, как устроен LLM-инференс, и понимаете методы оптимизации: prefill и decode, KV-кеш, batching, спекулятивное декодирование, квантизация;
— знаете принципы работы GPU: память, пропускная способность, утилизация, NVLink, конфигурации с несколькими GPU;
— профилировали GPU и работали с инструментами для мониторинга;
— проводили нагрузочное тестирование и бенчмаркинг LLM-моделей: latency, TTFT, TPOT, throughput, и тд, умеете корректно сравнивать результаты и делать выводы;
— работали с Docker, Kubernetes, метриками и дашбордами Prometheus, Grafana;
— готовы внедрять изменения в продакшен, поддерживать их и объяснять результат продуктовым командам.

Будет плюсом
— писали или оптимизировали CUDA-кернелы, понимаете SIMT и архитектуру GPU NVIDIA;
— внедряли спекулятивное декодирование, мульти-LoRA-сервинг или распределённый инференс;
— работали с роутингом и балансировкой с учётом KV-кеша: llm-d, NVIDIA Dynamo, Mooncake или аналогами;
— знаете C++ или Go;
— следите за статьями и проектами с открытым исходным кодом по ускорению инференса и быстро проверяете идеи на практике.

Условия сотрудничества:
— Москва
— расширенная забота о здоровье: ДМС, страхование жизни, онкострахование;
— сервис психологической поддержки, а также финансовые, юридические и ЗОЖ-консультации для вас и ваших близких;
— корпоративный спорт: групповые тренировки, велбиинг-приложение;
— спецпредложения от партнёров и скидки на сервисы ••••••••: бронирование жилья, услуги продвижения, ипотечное страхование;
— компенсация питания;
— инженерная свобода для реализации масштабных задач;
— продуктовый подход к инфраструктуре, который базируется на метриках;
— сильное инженерное комьюнити, готовое поддержать и поделиться опытом;
— эффективные инструменты для роста и развития: матрица компетенций, внутреннее обучение, менторство и обмен опытом.

Как откликнуться:
— ••••••••

Лучшие вакансии от работодателей мечты на ••••••••
••••••••

hh.ru
x5 tech

Middle/Senior Data Scientist/ML Engineer в направление RecSys

x5 techАвтоподнятие
Зарплата не указанаРоссияМоскваОфис

X5 – ведущая российская продуктовая розничная компания, которая управляет магазинами нескольких торговых сетей: магазинами «у дома» «Пятёрочка», супермаркетами «Перекрёсток» и «жёсткими» дискаунтерами «Чижик». X5 занимает лидирующие позиции в e-commerce, цифровые бизнесы компании включают 5Post и X5 Digital.
Под управлением X5 находится более 30 тыс. магазинов (Пятерочка, Перекресток, Чижик), а также более 5 тыс. точек подключённых к программе франчайзинга под брендом «ОКОЛО».
X5 является одним из крупнейших российских работодателей. На сегодняшний день в компании работают 375 тыс. сотрудников. По итогам 2025 года Х5 вошла в топ-3 рейтинга лучших работодателей России по версии HeadHunter.

X5 Tech - IT-компания и основной цифровой партнер торговых сетей и бизнесов X5 Group. Команда из более 5000 специалистов разрабатывает решения, которые помогают 372 тысячам сотрудников группы работать с максимальным технологическим комфортом, а миллионам покупателей быстро и удобно покупать свежие продукты.

Мы команда, которая работает над задачами поиска и рекомендательных систем в компании.

Команде предстоит создавать модели по требованиям от внутренних бизнес-заказчиков, определять метрики и критерии успеха, обеспечивать жизненный цикл моделей. Глобальная задача для команды - повысить качество работы рекомендательных систем во всех бизнесах X5.

Чем предстоит заниматься:

  • Участвовать в разработке моделей для продуктивной среды;
  • Строить модели машинного обучения, улучшать качество;
  • Писать код, проводить code-review;
  • Предлагать способы оптимизации и совершенствования существующих инструментов.

Что ждем от кандидата:

  • Знание Python;
  • Опыт работы в рекомендательных системах/поиске;
  • Опыт работы в роли mle/ds от 5ти лет;
  • Знание теоретических и практических продвинутых методов машинного обучения;
  • Знание SQL, знакомство с hadoop-стэком;
  • Опыт работы с docker, kubernetes, pyspark, kafka, postgres, airflow;
  • Наличие опыта вывода разработанных решений в прод.

Мы предлагаем:

  • Официальное оформление с белой ЗП, ежеквартальные премии по результатам работы;
  • Удобный офис с бесплатной парковкой на м. «Волгоградский проспект» / МЦД «Калитники». Офис БЦ Оазис
  • Гибкий график работы (с 8/9/10 утра) / График работы: 5/2, с 9:00 до 18:15 (в пятницу — до 17:00);
  • Возможность работать удалённо или в гибридном формате;
  • Широкий пакет ДМС (включая выезд за рубеж и стоматологию), страхование жизни и здоровья;
  • Возможность учиться и развиваться за счёт компании: внешние тренинги и семинары по профессиональным тематикам, участие в крупнейших конференциях страны, программы развития цифровых и управленческих навыков (Цифровая академия, Школа Тимлидов), онлайн и офлайн мастер-классы, корпоративный университет «X5 Полка», школа наставников и многое другое;
  • Программы мотивации для спикеров и авторов: внутренняя школа Speak Up School, Write Up, ачивки и баллы за выступления, подготовка спикеров к крупнейшим конференциям страны, сообщество авторов на Хабре, возможность шерить опыт с комьюнити внутренних и внешних экспертов;
  • Обмен опытом через cообщества: 12 технических комьюнити от java до devops;
  • Яркая корпоративная жизнь с большим количеством мероприятий, конкурсов и возможностей для творческой реализации: регулярные внутренние митапы, демо-дни, открытые микрофоны, день IT-специалиста, программы волонтерства, корпоративное предпринимательство X5 Idea Challenge.

Присоединяйся к команде X5 Tech, чтобы создавать будущее ритейла вместе с нами!

Открыть на hh.ru
Эта вакансия также есть на:Getmatch

HireSeeker собирает вакансии со всех площадок и присылает только релевантные. Бесплатно.

Посмотреть полный каталог →Свежие вакансии Data Science & ML