LEOMAX – лидер рынка дистанционной торговли с 16-летним опытом – приглашает в свою команду ML-инженер.
Почему LEOMAX?
- Мы входим в ТОП-3 крупнейших рекламодателей на российском TV;
- Наши товары представлены на ведущих маркетплейсах: Wildberries, Ozon, Lamoda;
- У нас более 10 собственных торговых марок, а общий ассортимент товаров насчитывает более 50 тысяч наименований;
- Мы даём возможность построить карьеру каждому – от линейного сотрудника до управленца.
Чем предстоит заниматься:
- Загружать и чистить реальные данные клиента (CSV, Excel) – обработка пропусков, дублей, выбросов, кодирование категориальных признаков
- Быстро строить бенчмарки: сравнивать линейные модели, XGBoost, LightGBM, MLP и давать отчёт с метриками (не только accuracy, но и стабильность, экстраполяция)
- Разрабатывать кастомные модели на PyTorch (не обязательно глубокие сети) с численно устойчивыми training loops
- Реализовывать safety gate (PINE) для фильтрации недопустимых предсказаний
- Писать чистый воспроизводимый код
- Взаимодействовать с бэкенд-разработчиками: определять контракт API (JSON) для выдачи результатов модели в интерфейс
- Выявлять проблемы в данных или протоколах оценки (утечка, смещение, нестабильность) и предлагать компромиссные решения
Мы предлагаем:
- Возможность развиваться в профессиональной и отзывчивой команде;
- Гибкое начало рабочего дня, отсутствие строгого дресс-кода, у нас принято на «ты»
- Комфортный офис в бизнес-центре B+, м. Волгоградский проспект/Дубровка (5/7 минут пешком)
- Скидки на товары Компании, партнерские программы (фитнес, банковские продукты), корпоративные мероприятия, конкурсы, новогодние подарки детям, приветственные презенты для новых сотрудников
- Гарантии стабильности: соблюдение законодательства, конкурентная «белая» заработная плата.
- Корпоративное обучение, возможность профессионального и карьерного роста;
- Заработная плата зависит от уровня квалификации, обсуждается на собеседовании.
Что мы ожидаем:
- Среднее специальное или высшее образование.
- Python (уверенное владение)
- PyTorch (уверенное владение): умение писать кастомные training loops, отлаживать численную нестабильность
- Pandas/NumPy (уверенное владение): обработка грязных табличных данных (пропуски, дубли, нечисловые колонки)
- scikit-learn + базовые модели: Linear/RSM, XGBoost, LightGBM, MLP - умеет быстро собрать benchmark
- Умение строить валидный протокол сравнительного тестирования (benchmark protocol) - без утечек данных, с правильной стратификацией и разбиением (в т.ч. временных рядов)
- Воспроизводимость (reproducibility): фиксация случайных зерен (random seed), версий библиотек, базовое отслеживание экспериментов (experiment tracking)
- Понимание экстраполяции: как оценивать модель на данных за пределами обучающей выборки
- Численная устойчивость - опыт отладки кастомных архитектур
- Понимание API/JSON-контракта - модель должна отдавать результаты в интерфейс через REST-запросы
- Опыт с реальными грязными данными клиента – не только идеальными датасетами.
- Способность реализовать PINE safety gate
Откликайся на вакансию и присоединяйся к нашей команде!
Похожие вакансии
Al - инструменты, это то, что изменит подход к диагностике, как с точки зрения скорости, так и с точки зрения качества.
Ты будешь основным разработчиком — от архитектуры до работающей системы. Опыт построения поисковых / RAG-систем в продакшене. Владение Python.
Опыт работы в качестве ML инженера на коммерческом проекте от 1 года. Знания машинного обучения и понимание основных алгоритмов.
Аккуратен при работе с данными. Имеет отличные теоретические и практические знания классического и нейросетевого NLP, имеет опыт работы с GPT.
Опыт работы в области Data Science / Machine Learning от 3 лет. Опыт разработки и внедрения поисковых систем (Search Systems) — от...