Старший Инженер по машинному обучению (ML Engineer) [RecSys, Big Data, МТС Веб Сервисы]

Обязанности

Разрабатывать и обучать рекомендательные ML-модели от идеи до продуктивизации; Формулировать и проверять гипотезы по улучшению рекомендаций для роста бизнес-метрик клиентов; Внедрять ML-пайплайны в real-time сервисы и доводить модели до продакшена; Работать с рекомендательной платформой: использовать готовые наработки и активно контрибьютить в её развитие; Проводить исследовательские задачи — читать статьи, воплощать новые подходы, в том числе генеративные полки на основе предпочтений пользователей; Взаимодействовать с дата-инженерами по доработке витрин и пайплайнов, с аналитиками — по постановке и проверке A/B-тестов.

О проекте

Big Data — один из ключевых юнитов МТС. Сегодня Big Data — это 20 петабайт данных, 5 000 метрик на профиль и 400 увлечённых профессионалов в команде. Наши технологии применяются практически во всех направлениях компании — маркетинг, обслуживание, планирование сети, HR, розница. Один из ключевых продуктов — рекомендательная платформа, которая использует всю мощь ML и больших данных для подбора наиболее релевантных айтемов для клиентов из каталогов МТС. Мы уже поставляем рекомендации в онлайн-кинотеатр КИОН, в читалку «Строки», МТС Банк, сервисы по продаже билетов, интернет-магазин и другие продукты экосистемы МТС. Сейчас мы объединяем рекомендательные движки в единую платформу, создаём универсальный поисковый движок, realtime-триггеры и масштабируем решения на все сервисы компании. Сейчас находимся в поиске Middle ML-инженера в RecSys. Стек - Python, Hadoop, Pytorch, Catboost, Triton, vLLM, FastAPI, k8s, PostgreSQL, Aerospike, Kafka, Airflow, GitLab CI, Grafana

Требования

Уверенные навыки Python и хорошее знание теории вероятностей и математической статистики; Коммерческий опыт в Data Science от 2 лет и понимание ML-архитектуры — не только эксперименты в ноутбуке, но и реальные внедрения в продукт; Опыт разработки и продуктивизации ML-сервисов (от моделей до API); Опыт внедрения ML-пайплайнов в real-time сервисы; Опыт работы с шедулерами (Airflow или аналог), pyspark и SQL/NoSQL базами данных; Самостоятельность: умение предлагать технические и архитектурные решения, технологии и направления улучшений; Хорошие коммуникативные и аналитические навыки.

Условия

Собственную платформу MTS Ocean для получения ИТ-ресурсов, а это значит, что деплой, мониторинг, observability — не будут для тебя проблемой, ты сможешь сосредоточиться на фичах; Профессиональные гильдии инженеров, где мы поддерживаем друг друга и помогаем стать лучше; Внутреннюю площадку TechTalks для обмена опытом, дискуссий, развития навыков самопрезентации; Участие во внешних ИТ конференциях. Мы выступаем на HighLoad++, DataFest, Mobius, Test Driven Conf, Joker, DevOps, Матемаркетинг и даже проводим собственную конференцию по архитектуре True Tech Arch; Полезные курсы и вебинары в корпоративном университете и электронную библиотеку; ДМС с первого месяца работы, включая стоматологию; Страхование от несчастных случаев с 1 месяца работы. Материальную помощь в сложных жизненных ситуациях; Отпуск 28 календарных дней (+3 дополнительных дня за ненормированный рабочий день); Гибридный формат работы; Прием врачей общей практики и массаж в офисе; Мобильная связь за счет компании и льготные тарифы для близких; Подписка на онлайн-кинотеатр KION, сервис МТС Музыка, книжный сервис Строки от МТС, безлимитные мессенджеры и соцсети.