A
Team Lead / Principal ML Engineer
Aviasales
🌍 Удалённо
Senior
Полная занятость
Продуктовая
Travel
Описание вакансии
Что нужно делать
•Intent Prediction: у нас есть гипотеза, что мы можем предсказывать намерение пользователя на основе поведенческих сигналов — и использовать это для улучшения монетизации. Модели в экспериментах есть, в продакшене — нет. Нужно довести до прода.
•Классификация контента: модель работает, но переобучается вручную. Нужно автоматизировать цикл: данные → обучение → валидация → деплой.
•LLM Gateway: несколько продуктовых потоков хотят использовать LLM-возможности, но каждый строит своё. Нужно решить, нужен ли единый внутренний слой, и если да — спроектировать его.
•Писать production-ready код, дообучать трансформеры, собирать eval-сеты
•Строить MLOps-инфраструктуру: пайплайны переобучения, feature store, мониторинг качества моделей
•Участвовать в Tech Design Review и определять архитектурные решения — отвечать за стабильность, отказоустойчивость и capacity ML-сервисов
•Переводить метрики моделей (F1, ROC-AUC) в язык бизнеса: конверсия, деньги, Time-to-Market
•Аргументированно защищать технические решения перед CPO, мыслить финансовыми последствиями выбора архитектуры
•Подключаться к Discovery на ранних стадиях — предлагать MVP, давать честные оценки трудоёмкости
•Объяснять, почему eval-сет важнее новой фичи — и уметь это доказать цифрами
•Развивать инженеров: T-shape компетенции, code review, разбор архитектурных решений, личный инженерный пример
•Участвовать в найме следующих членов команды
Чего ждём от тебя
•5+ лет в ML/DS — ты выкатывал модели в прод и знаешь, что это значит на практике
•Уверенный Python: ООП, типизация, тесты
•Классический ML: бустинги, валидация, понимание где нейросеть избыточна, а где достаточно градиентного бустинга
•Опыт с текстовыми нейросетевыми моделями: BERT-подобные трансформеры, LLM API, промпт-инжиниринг, eval-сеты
•Практический опыт MLOps: пайплайны данных, оркестрация (Airflow, Kubeflow или аналоги), трекинг экспериментов
•Инфраструктурный бэкграунд: Docker, CI/CD, Kubernetes, логирование и мониторинг — ты понимаешь, как устроены высоконагруженные сервисы, а не только модели внутри них
•Умение мыслить P&L: переводить метрики моделей (F1, ROC-AUC) в конверсии и деньги, защищать технические решения перед бизнесом финансовыми аргументами
•У тебя уже есть опыт менторства или лидерства — и тебе это нравится
•Понимание Go или опыт с Go-сервисами: наш бэкенд на Go, и без этого контекста часть архитектурных решений будет непрозрачной
•ClickHouse, Kafka, PostgreSQL
•Опыт в highload: проектирование систем под миллионы запросов
•Опыт миграции или выпила сервисов из монолита — понимаешь цену архитектурных решений на масштабе
Как мы работаем
•в любой точке мира: не привязываемся к локации, платим в долларах, любим путешествовать;
•без бюрократии: удобные процессы здорового человека, горизонтальные и открытые коммуникации, быстрое обсуждение идей и принятие решений;
•компенсируем: ДМС, психотерапию или иностранные языки, занятия спортом и больничный.