ML Engineer в команду рекомендаций.

Куда: Магнит OMNI, Команда рекомендаций.
Формат работы: полная занятость; офис в Москве, Краснодаре, Иннополисе, СПБ, ЕКБ; на данной позиции возможна полная удаленка, нет требования ходить в офис.
Вилка гросс: 300-460k (для сильных кандидатов есть возможность расширить вилку).

Мы команда ML рекомендаций Магнит Омни (Магнит Маркет, Фудтех, Плюс, AdTech). Ищем коллегу, который поможет нам сделать наши рекомендации ещё лучше, усилив команду своей экспертизой в области рекомендательных систем. Рекомендательные алгоритмы в компании активно развиваются — у тебя есть шанс внести реальный вклад в это развитие и увидеть, как твои решения влияют на миллионы наших клиентов.

Обязанности:
— Разработка алгоритмов рекомендаций для разных рекомендательных сценариев — персональные рекомендации, рекомендации на карточке товара и в корзине, персональные подборки. Мы создаём как оффлайн, так и real-time рекомендации.
— Разработка и внедрение новых признаков для контентных моделей.
— Постановка гипотез для A/B-тестов.
— Анализ результатов экспериментов и формулирование рекомендаций по дальнейшим действиям.
— Сотрудничество со смежными командами разработки и аналитики для реализации комплексных решений.

Требования:
— Опыт работы с рекомендательными системами от года.
— Знание Python и SQL/PySpark.
— Интерес к рекомендательным SOTA-алгоритмам, знание основных алгоритмов, метрик и проблем, связанных с рекомендательными моделями.
— Разработка ML-пайплайнов в Airflow.

Будет плюсом:
— Опыт разработки нейросетевых рекомендательных алгоритмов.
— Реализовывал решения, описанные в академических статьях.
— Опыт работы в e-commerce.
— Проводил успешные A/B тесты, доказывал эффективность своих решений на практике.

От нас:
— Минимум бюрократии и встреч.
— ДМС со стоматологией и льготными условиями для членов семьи.
— Техника для комфортной работы (Macbook Pro).
— Скидки PrimeZone: больше 6 тысяч корпоративных предложений от ресторанов до недвижимости.
— Кэшбек для сотрудников в магазинах Магнит.

Ответы на 10 вопросов:
1. Данные: DWH, основное: S3, Clickhouse, GreenPlum, Trino. Питоновские библиотеки Polars и Pandas.
2. Железо: GPU A100/T4. У каждого 38 CPU/156 GB RAM. При необходимости есть возможность увеличить.
3. Масштаб влияния: ML-решения напрямую влияют на ключевые метрики рекомендаций и компании в целом. Миллионы людей будут видеть результат твоей работы, открывая приложения Магнита.
4. Уровень развития DS: базовые рекомендательные сценарии закрыты простыми, но эффективными моделям. Начинаем выделять больше времени на исследование SOTA-алгоритмов.
5. Роль DS: Полный цикл — от постановки задачи с бизнесом/лидом до интеграции в продакшн (совместно с backend командами).
6. Бэкграунд руководителя: Олег Нагорный. Опыт в ML 10 лет — ВШЭ, М.Видео, Сбер, Магнит.
7. Частота встреч: 3-5 в неделю длительностью от 15 минут до 30 в среднем.
8. Карьерный рост: возможности роста как вертикальные (развиваться в рекомендацях), так и горизонтальные (двигаться в другие команды в будущем).
9. Research/Prod: Research и Prod 20 на 80.
10. Функция сервиса/лидера: 80% решение задач, 20% лидерство в рамках проекта (ищем самостоятельных коллег, способных вести проект).

Как откликнуться:
Присылайте резюме в Telegram с пометкой «ML инженер в команду рекомендаций» и вашими зарплатными ожиданиями в гросс: @mle_magnit