RWB·Москва·3 дн назад
Middle+/Senior ML Engineer в Рекомендации
Ориентир по рынку≈ 353 000 – 382 000 ₽наша приблизительная оценка по 10 вакансиям этой роли и грейда, у работодателя вилка не указана
≈ 4,4 тыс.–4,7 тыс. $
УдалённоMiddleПолная занятостьИз России
≈ 353 000 – 382 000 ₽наша приблизительная оценка
Стоит ли откликаться
Стоит откликнуться, но спросите про деньги
Сумму в объявлении не указали. Сколько платят за похожую работу, видно в разборе. Вакансия свежая: первые отклики читают внимательнее.
3 из 4 в норме
Зарплата не указана: ваша цель, нижняя граница и фраза для первого созвона
Деньги
Сумму в объявлении не указали. Ориентир на созвон: столько платят в 10 похожих вакансиях Data Scientist уровня Middle.
Живость
Появилась 3 дня назад. По свежим вакансиям почти всегда действительно нанимают.
Описание
Расписано подробно: обязанностей 5, требований 9. Картина ясна до первого созвона.
- Обещают
- аккредитованная IT-компания, ДМС со стоматологией, компенсация спорта, питание и психологическая поддержка
- Не сказано
- как оформят и часовой пояс команды
Что требуют
ОбязательноMLPandasNumPyscikit-learnXGBoostCatBoostSQLSpark
Надбавка к зарплате на этом уровне: SQL +25%.
Полный разбор в Pro
Это короткий разбор. В Pro полный: под эту вакансию и ваше резюме
Сколько просить
Не продешевите: сумма под ваше резюме, нижняя граница и готовые фразы для торга
Ваше резюме против требований
Пройдёт ли ваше резюме фильтр: что совпало с требованиями и что дописать до отклика
Спросить у работодателя
10 вопросов именно к этой вакансии: что спросить на первом созвоне
Когда откликаться
Стоит ли спешить: за сколько дней RWB обычно закрывает вакансии
30 дней Pro: полный разбор каждой вакансииЧто ещё входит в Pro
Наша компания
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.
О роли
Сейчас мы ищем Senior ML Engineer для разработки и развития рекомендательных систем в этих продуктах.
Чем предстоит заниматься
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
Наши требования
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
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
Если вас просят заплатить, продиктовать код или установить непонятное приложение, прекратите общение и напишите нам в чат с основателем или через форму обратной связи.