#vacancy
#вакансия #ml #engineer #ds #pytorch #tensorflow #recsys #highload

??Компания: Wisebits
??Позиция: Senior ML Engineer / Data Scientist (Search & Recommendations)
??Формат работы: full time, удаленно/relocate
?? Зарплата: от 4500 euro net (обсуждаемо)

Wisebits — международный IT-холдинг с сильной технической командой!

Наш ключевой продукт — высоконагруженный видеохостинг, которым ежедневно пользуются миллионы людей по всему миру. Более чем за 15 лет на рынке мы сформировали профессиональную команду, где ценятся вовлечённость и инициативность.

Если хочешь работать с high-load продуктом и иметь возможность влиять на его развитие — присоединяйся к нам!

??Чем предстоит заниматься:
• Разрабатывать рекомендательные системы: user-item, item-item, кросс-платформенные рекомендации;
• Исследовать и внедрять стратегии exploration-exploitation;
• Оптимизировать выдачу на страницах категорий, каналов и тегов;
• Строить text-to-video поиск: семантический поиск, embedding-модели, ранжирование;
• Адаптировать и оптимизировать модели под высокую нагрузку — десятки тысяч RPS.

??Что мы ожидаем от тебя:
• Опыт работы с рекомендательными системами, поиском или смежными задачами от 2 лет;
• Уверенные знания Python и ML-фреймворков (PyTorch, LightGBM и др.);
• Опыт внедрения моделей в продакшн;
• Понимание принципов оффлайн- и онлайн-оценки моделей.

??Что мы предлагаем:
• Работа над ML-продуктом с миллионами пользователей и живыми метриками;
• Команда сильных инженеров, с которыми интересно дискутировать, совместно размышлять и запускать новые проекты и фичи;
• 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;
• Гибкий график, комфортная атмосфера и поддержка команды.

??Наш стек:
Языки и библиотеки: Python, PyTorch, LightGBM, Numpy, Pandas, Polars, CuDF, CuPy
Инфраструктура и деплой: Kubernetes, Docker, Airflow, Triton Inference Server
Хранилища данных: ClickHouse, MySQL

Резюме можно направлять в лс @Ullallaa ??