• Оптимизировать выдачу на страницах категорий, каналов и тегов. • Строить text-to-video поиск, embedding-модели, ранжирование, семантический поиск.
Задачи:
— Оптимизировать выдачу на страницах категорий, каналов и тегов
— Строить text-to-video поиск, embedding-модели, ранжирование, семантический поиск
— Превращать ML-прототипы в production-сервисы, оптимизация inference, профилирование, подготовка фич, контроль качества моделей
— Разрабатывать высоконагруженные ML сервисы на Python включая gRPC/Triton
Требования:
— Уверенные знания Python и ML-фреймворков (PyTorch, CatBoost и др.)
— Опыт работы с рекомендательными системами, поиском или смежными задачами от 2 лет
— Опыт внедрения моделей в продакшн
— Понимание принципов оффлайн и онлайн оценки моделей.
Условия:
— Работа над ML-продуктом с миллионами пользователей и живыми метриками
— Компактная команда, каждый инженер влияет на продукт
— Простая структура — минимум бюрократии, максимум ответственности
— Стабильная зарплата, ежегодный рейз и премии
— Бонусы: медстраховка, налоговая компенсация, обучение, техника, курсы языков
— Релокация на Кипр: визовая поддержка, оплата переезда, билеты и первый месяц жилья
Контакты работодателя доступны по кнопке «Откликнуться» после входа.
80/100
Хорошая вакансия
Оценка от Job Hunters AI
Работа ML-инженером с чёткими задачами по разработке и оптимизации ML-сервисов для highload-продукта с прозрачной зарплатой от 5000 USD и удалённым форматом, но без указания уровня и конкретных KPI.
Из чего сложилась оценка. Нажмите, чтобы узнать подробнее
Понятные задачи
Задачи чётко описаны: оптимизация выдачи, разработка text-to-video поиска, embedding-моделей, ранжирования и семантического поиска.