Senior Machine Learning Engineer (ML Recall) (Python, Rust)
Constructor is the next-generation platform for search and discovery in e-commerce, built to explicitly optimize for metrics like revenue, conversion rate, and profit. Our search engine is entirely invented in-house, utilizing transformers…
↑ Вакансия с автоподнятиемAbout Us
Constructor is the next-generation platform for search and discovery in e-commerce, built to explicitly optimize for metrics like revenue, conversion rate, and profit. Our search engine is entirely invented in-house, utilizing transformers and generative LLMs, and we use its core and personalization capabilities to power everything from search itself to recommendations to shopping agents. Engineering is by far our largest department, and we’ve built our proprietary engine to be the best on the market, having never lost an A/B test to a competitive technology. We’re passionate about maintaining this and work on the bleeding edge of AI to do so.
Out of necessity, our engine is built for extreme scale and powers over 1 billion queries every day across 150 languages and roughly 100 countries. It is used by some of the biggest e-commerce companies in the world like Sephora, Under Armour, and Petco.
We’re a passionate team who love solving problems and want to make our customers’ and coworkers’ lives better. We value empathy, openness, curiosity, continuous improvement, and are excited by metrics that matter. We believe that empowering everyone in a company to do what they do best can lead to great things.
Constructor is a U.S.-based company that has been in the market since 2019. It was founded by Eli Finkelshteyn and Dan McCormick who still lead the company today.
Role Overview
Machine Learning Recall team builds and optimizes ML/DL models to improve customer experience by providing the best results in terms of relevancy (looks effective) and marginality (be effective). We're looking for a Senior MLE who will help us with that.
In the second part of 2025, we plan to focus our attention on:
- Recall: we don't want to lose good results.
- Visual solutions: we would like to deliver end-to-end visual solutions for our customer, including (but not limited to) image search, shop the look, visual recommendations, etc.
- Technical platform: we have many different technologies/models inside a team, and we would like to allow other teams to use them widely and integrate in their pipelines.
Challenges you will tackle
- Build and deploy robust ML systems for search (including text/image & multimodal approaches, etc).
- Tune LLMs to improve our system in different aspects, not limited to what we already have.
- Improve business KPIs by using new techniques/models and validating hypotheses.
- Collaborate with other technical teams to exchange experiences to improve the overall system.
- Be responsible for what you and your team do.
Requirements
- 3+ years of professional experience in applied machine learning.
- Excellent NLP knowledge (especially transformer-based approaches).
- Comprehensive knowledge of classical machine learning.
- Extensive Python knowledge.
- Experience with any DL framework (we’re using torch).
- Experience with any SQL dialect (we’re using SparkSQL, MySQL and a couple more dialects).
- You have delivered production ML systems.
- Proficiency with big data stack for end-to-end ML product development (we’re using PySpark for most of our pipelines).
- You are able to translate intuition into data-driven hypotheses that result in engineering solutions that bring significant business value.
- Proactivity: you can't close your eyes to problems, but are ready to solve them.
- You are friendly and willing to help your teammates & others.
Nice to have:
- Experience designing, conducting, and analyzing A/B tests.
- Experience with Rust (or C/C++).
- Experience with a public cloud like AWS, Azure, or GCP.
- Strong knowledge of data structures, algorithms and their trade-offs.
- Empathy.
- Ability to explain difficult concepts.
- You love to work on performance optimization, such as increasing result quality and improving code performance.
Benefits
- Unlimited vacation time - we strongly encourage all of our employees to take at least 3 weeks per year.
- Fully remote team - choose where you live.
- Work from home stipend! We want you to have the resources you need to set up your home office.
- Apple laptops provided for new employees.
- Training and development budget for every employee, refreshed each year.
- Maternity & Paternity leave for qualified employees.
- Work with smart people who will help you grow and make a meaningful impact.
- Base salary: $80k–$120k USD, depending on knowledge, skills, experience, and interview results.
- Stock options - offered in addition to the base salary.
- Regular team offsites to connect and collaborate.
Diversity, Equity, and Inclusion at Constructor
At Constructor.io we are committed to cultivating a work environment that is diverse, equitable, and inclusive. As an equal opportunity employer, we welcome individuals of all backgrounds and provide equal opportunities to all applicants regardless of their education, diversity of opinion, race, color, religion, gender, gender expression, sexual orientation, national origin, genetics, disability, age, veteran status, or affiliation in any other protected group.
Studies have shown that women and people of color may be less likely to apply for jobs unless they meet every one of the qualifications listed. Our primary interest is in finding the best candidate for the job. We encourage you to apply even if you don’t meet all of our listed qualifications.
Похожие вакансии Data Science & ML
О проекте
Мы запускаем проект роботизации ломбардной сети: создаём роботизированные терминалы, которые самостоятельно принимают изделия, оценивают драгоценные металлы, помещают залог в автоматизированное хранилище и выдают его клиенту. Это новый для рынка продукт, и у вас будет возможность участвовать в его создании с первых этапов и масштабировании на федеральную сеть.
Ищем инженера по машинному зрению, который отвечает за «глаза» роботизированного комплекса: распознавание ювелирных изделий, считывание маркировки Data Matrix, измерение геометрии камней и определение типа изделия.
Чем предстоит заниматься:
- Обрабатывать изображения: устранять блики, выравнивать освещение, убирать шумы, сегментировать объект в ячейке, извлекать контуры и признаки
- Распознавать Data Matrix на изделиях, бирках и ярлыках, в том числе повреждённых, снятых под углом или при неравномерном освещении; контролировать качество маркировки
- Измерять размеры камней: калибровка по эталонам, пересчёт пикселей в миллиметры, оценка погрешности
- Классифицировать изделия по форме и типу (кольцо, цепь, серьги, браслет и т. д.) классическими методами и нейросетями, в том числе редкие классы с малым числом примеров
- Подбирать камеры, объективы и схему освещения, бороться с бликами на металле и камнях
- Калибровать камеры и измерительный тракт, вести эталоны, регулярно проверять точность
- Собирать и размечать датасеты из реальных снимков, делать аугментацию, контролировать качество выборки
- Интегрировать модуль зрения с ПЛК и роботом (триггеры съёмки, передача координат) и с учётной системой SAP совместно с программистами
- Тестировать на потоке, разбирать ложные срабатывания, дообучать модели на новых типах изделий, поддерживать модели в продакшене
- Готовить ТЗ на модуль зрения, регламенты калибровки, протоколы испытаний, инструкции для персонала
Что для нас важно:
- Высшее техническое образование (компьютерные науки, прикладная математика, радиотехника, приборостроение, оптотехника)
- Опыт работы CV/MV-инженером от 3 лет
- Уверенный Python, знание алгоритмов обработки изображений; C++ будет плюсом
- OpenCV: фильтрация, пороговая обработка, контуры, морфология, гомографии, калибровка камеры и коррекция искажений
- Опыт обучения моделей классификации и детекции на PyTorch или TensorFlow, transfer learning, работа с предобученными сетями
- Опыт детекции и декодирования Data Matrix (open source или Halcon, Cognex VisionPro, Keyence); знание типичных проблем: блики, повреждения, низкий контраст
- Умение подобрать камеру, объектив и освещение, рассчитать поле зрения и разрешение
- Понимание метрологии: погрешности, калибровка, пересчёт пикселей в миллиметры
- Опыт работы с реальными данными: сбор и разметка датасетов, анализ ошибок, вывод моделей в рабочий контур
- Базовое понимание промышленной автоматизации: триггеры от ПЛК, цифровые сигналы, Modbus TCP, REST/HTTP, очереди и логи
Будет плюсом:
- Halcon, NI Vision, Cognex VisionPro
- 3D-зрение: стереокамеры, структурированный свет, лазерные профилометры, фотограмметрия
- Знание ювелирной специфики: номенклатура изделий, типы огранки и закрепки камней
- Знание стандартов маркировки: GS1 DataMatrix, ГОСТ Р ИСО/МЭК 16022, маркировка ювелирных изделий
- Деплой моделей: ONNX, TensorRT, оптимизация под edge-устройства (Jetson, промышленные ПК), Docker
- Опыт связки «зрение → захват» с манипуляторами, ROS
- Опыт defect detection (поиск дефектов на поверхности)
- Английский на уровне чтения технической документации и статей.
Условия
- Участие в инновационном проекте с нуля в крупной федеральной компании.
- Заработная плата обсуждается с успешными кандидатами (оклад + бонус).
- ДМС, оплата мобильной связи.
- Компенсация командировочных расходов.
- Офис в Москве, работа на объектах сети.
Мы создаем и применяем AI-технологии для развития финансовой экосистемы Т-Банка, внедряем машинное обучение в продукты и внутренние процессы компании, делаем решения качественнее, безопаснее и удобнее для пользователей, вкладываемся в долгосрочные исследования. Сейчас мы в поисках ML-инженеров, которые привнесут экспертизу и свой вклад в развитие Центра технологий искусственного интеллекта.
Наши технологии
- Диалоговые системы. Обучаем финансового ассистента поддерживать разговор и отвечать на запросы пользователей в чате с поддержкой
- Компьютерное зрение. Делаем безопасную авторизацию по лицу, оживляем фотографии для реалистичной анимации, распознаем документы и многое другое
- Рекомендательные системы. Учимся предугадывать желания пользователей, чтобы предлагать им именно то, что нужно
- Речевые технологии. Автоматизируем голосовое общение между бизнесом и клиентами
- ML-антифрод. С помощью алгоритмов оберегаем пользователей от мошенников, оперативно замечая подозрительные действия в личном кабинете
- Предиктивные технологии. Прогнозируем будущее клиентов, чтобы помогать им контролировать финансы.
Почему Т-Банк?
- Делаем жизнь миллионов людей лучше — ассистент Олег, социальная сеть Пульс, персонализированная lifestyle экосистема, предиктивные интерфейсы для finance management
- Даем возможность как закинуть наработки в прод на миллионы пользователей, так и делать исследования в своей области
- Развиваем и делимся опытом по всем областям ML: CV, NLP, RecSys, Speech и Time Series. Проводим внутреннием семинары, обсуждаем последние новости AI
- Есть выстроенные процессы и инфраструктура Т-Банка, но с отсутствием бюрократии больших организаций
- Фокус внутри компании на разработке в области искусственного интеллекта
- Есть лаборатория на Физтехе, с которой можно и нужно делать коллаборации
- Мало легаси и большой impact каждого разработчика
Обязанности:
- Изучение научных статей, генерирование гипотез, постановка экспериментов на их основе и донесение результатов до команды
- Улучшение качества моделей в различных сценариях
- Ускорение работы моделей с применением современных методов оптимизации и архитектур
- Написание воспроизводимого кода, оформление экспериментов в воспроизводимые пайплайны, включающие разметку и обработку данных, обучение моделей и валидацию системы в целом
Требования:
- Опыт разработки моделей машинного обучения с использованием современных DL фреймворков (Tensorflow, Pytorch, Keras, etc) и применения их в продакшене
- Глубокое понимание принципов работы современных алгоритмов машинного обучения
- Высокий уровень знания Python
- Умение декомпозировать задачу в переиспользуемые и тестируемые библиотеки и компоненты
- Хорошая теоретическая подготовка в областях математики, алгоритмов и структур данных, прикладной статистики
- Умение самостоятельно изучать научные статьи на английском языке и желание ставить эксперименты на их основе
- Практические знания Linux, Git, Bash, Docker
Мы предлагаем:
- Оплату участия в топ AI конференциях 2-3 раза в год
- Работу в офисе. График работы — гибридный
- Платформу обучения и развития Т-Банк Апгрейд. Курсы, тренинги, вебинары и базы знаний. Поддержка менторов и наставников, помощь в поиске точек роста и карьерном развитии
- Заботу о здоровье. Оформим полис ДМС со стоматологией и страховку от несчастных случаев. Предложим льготное страхование вашим близким
- Компенсацию такси и 50% затрат на спорт от стоимости абонемента
- Компенсацию обедов. А если захотите перекусить, есть кухня с чаем, кофе и фруктами
- Достойную зарплату — обсудим ее на собеседовании
- Возможность работы в аккредитованной ИТ-компании
HireSeeker собирает вакансии со всех площадок и присылает только релевантные. Бесплатно.