ML Engineer

Remote
Откликнуться

О нас:

Мы строим ведущую платформу классифайдных объявлений Узбекистана. Наш продукт помогает миллионам пользователей покупать и продавать — от недвижимости до электроники. ML — не вспомогательный инструмент, а ядро нашего продукта: поиск, ранжирование, модерация и рекомендации.

Команда находится на активной стадии построения ML-инфраструктуры с нуля: мы выбираем технологии, формируем процессы и закладываем фундамент для ML-платформы следующего поколения.

Обязанности

Чем предстоит заниматься:

  • Развивать качество поиска: LTR-модели (LambdaMART/LightGBM), разрабатывать и интегрировать векторный поиск, улучшение поискового пайплайна (работа с саджестером, catpred).
  • Строить ML-модели для Trust & Safety: обнаружение мошенничества, модерация объявлений, NER в мессенджерах, скоринг нарушений.
  • Развивать систему рекомендаций - item2item, user2item рекомендации.
  • Участвовать в проектировании и развёртывании ML-платформы (SageMaker, MLflow, Feast, Evidently, Airflow).

Стек:

  • Python
  • CatBoost / XgBoost
  • Solr 
  • Sentence-Transformers
  • MLflow
  • SageMaker
  • Feast
  • Airflow
  • Trino / Iceberg

 

Требования

Что мы ищем:

  • Опыт разработки и деплоя ML-моделей в production (2+ лет): классификация, ранжирование, регрессия, кластеризация.
  • Уверенное владение Python и стандартным ML-стеком: scikit-learn, CatBoost/XGBoost, pandas, numpy.
  • Понимание основ статистики и умение грамотно формулировать и проверять гипотезы.
  • Опыт работы с реальными данными: очистка, feature engineering, работа с пропусками и дисбалансом классов.
  • Умение работать с SQL и большими объёмами данных (Hive, Trino, Spark или аналоги).
  • Способность самостоятельно довести задачу от постановки до результата — без постоянного контроля.
  • Умение общаться с продуктовой командой: переводить бизнес-задачу в ML-постановку и объяснять результаты нетехническим коллегам.
  • AI-first: понимание что такое harness, что такое skills, как правильно применять ИИ в разработке.

Будет плюсом:

  • Опыт в Trust & Safety, модерации контента или фрод-детекции.
  • Знакомство с поиском и ранжированием: BM25, LTR, векторный поиск.
  • Опыт построения рекомендательных систем.
  • Опыт работы в Ecom/классифайдах.

Почему стоит присоединиться:

  • Работа над реальным продуктом с высокой нагрузкой и аудиторией в Узбекистане.
  • Возможность формировать ML-стратегию с нуля, а не поддерживать legacy.
  • Небольшая команда с высокой автономией и коротким путём от идеи до production.

Условия

Что мы предлагаем:

  • Участие в развитии проекта со старта.
  • Прямое влияние на конечный продукт.
  • Перспективы профессионального и карьерного роста.
  • Развитие в команде опытных коллег.
  • Минимум бюрократии и быстрое принятие решений.
  • Индивидуальное обсуждение графика и формата работы с каждым сотрудником.
Расскажите об этой вакансии в соцсетях

Отклик на вакансию:

Я даю согласие на обработку перс. данных в соответствии с политикой конфиденциальности TTeam