ML Engineer (RecSys)

04 Октября

Партнерские Вакансии

Компания "Myna Labs"

Обязанности:

• Проектировать и внедрять масштабируемые рекомендательные системы для персонализации контент-лент пользователей.

• Разрабатывать и поддерживать модели машинного обучения для предсказания взаимодействий, ранжирования контента и рекомендаций.

• Работать совместно с дата-инженерами над созданием и управлением пайплайнами данных для обучения и деплоя моделей.

• Сотрудничать с бэкенд-разработчиками для интеграции рекомендательных систем в инфраструктуру приложения.

• Оптимизировать алгоритмы для работы в реальном времени и при высокой нагрузке.

• Мониторить и отлаживать работу моделей, обеспечивая высокую точность и релевантность рекомендаций.

• Проводить A/B-тестирование и другие эксперименты для проверки эффективности стратегий рекомендаций.

• Следить за последними исследованиями и новыми достижениями в области машинного обучения и рекомендательных систем.

Требования:

• Подтверждённый опыт работы инженером по машинному обучению, особенно в создании рекомендательных систем.

• Владение языком программирования Python и фреймворками TensorFlow или PyTorch.

• Опыт работы с обработкой и анализом данных с помощью Pandas, NumPy и аналогичных инструментов.

• Глубокое понимание алгоритмов машинного обучения, особенно коллаборативной фильтрации, матричной факторизации и нейронных сетей.

• Опыт работы с базами данных (MySQL, PostgreSQL или MongoDB).

• Знание облачных сервисов (AWS, Google Cloud, Azure) и контейнеризации (например, Docker).

• Отличные навыки решения задач, способность работать самостоятельно и в команде.

• Хорошие коммуникативные навыки и умение взаимодействовать с кросс-функциональными командами.

• Опыт работы с фреймворками потоковой обработки данных в реальном времени (например, Apache Kafka) будет плюсом.

Условия:

• Работу по гибридному графику в Тбилиси (оплата релокационного пакета)

• Конкурентную зарплату и опционы

• Возможность работать над передовой социальной платформой и оказывать значительное влияние на продукт.