О компании и роли
Titan Operating System S.L. (Titan OS) — барселонская технологическая компания в сфере entertainment и рекламы — ищет AI & Content-Recommendation Engineer. Вы будете работать с командами Machine Learning и Backend, чтобы проектировать, обучать и внедрять модели и дата-пайплайны, определяющие "что посмотреть дальше" на платформе Smart TV. Вы получите практический опыт по всему ML-циклу — от разведочного анализа данных до онлайн A/B-тестирования — выпуская фичи, которыми пользуются миллионы зрителей по всему миру.
Задачи
•Проектировать, строить и внедрять LLM-агентов, улучшающие рекомендации и информационный поиск
•Прототипировать и обучать ранжирующие/рекомендательные модели на больших логах взаимодействий
•Разрабатывать офлайн-метрики и анализировать результаты
•Помогать настраивать или мониторить онлайн A/B-тесты; превращать выводы в планы итераций
•Выставлять API рекомендаций и интегрировать их с существующими Go / Ruby сервисами
•Участвовать в CI/CD пайплайнах для версионирования данных и моделей (GitHub Actions, Docker)
•Участвовать в код-ревью; давать и получать конструктивную обратную связь
•Работать с продакт-оунерами и коллегами по приоритизации и скоупу задач
•Следовать Agile-процессам: спринтовые церемонии, тикетинг, документация
•Помогать устанавливать базовые SLA и KPI по производительности сервиса, учиться отслеживать и отчитываться по этим метрикам
Требования
•2-3 года опыта в AI Engineering, со значительным недавним опытом проектирования и внедрения Gen AI и LLM-решений
•Подтвержденный практический опыт построения end-to-end ML/DL пайплайнов
•Бакалавриат или магистратура по Computer Science, Data Science, Machine Learning или смежной области
•Хорошее понимание теории вероятностей, статистики, линейной алгебры и алгоритмов
•Опыт работы с LLM-агентами, знакомство с RAG-пайплайнами, а также с вызовом инструментов/функций, многошаговым планированием и оркестрацией
•Владение Python; знакомство хотя бы с одним ML/RL или deep-learning фреймворком (PyTorch, TensorFlow, JAX)
•Опыт работы с SQL (BigQuery, PostgreSQL) и pandas / Spark
•Опыт работы с рекомендательными системами
•Понимание REST-сервисов и того, как модели представляются как endpoints
•Осведомленность о unit/integration тестировании для дата-пайплайнов и готовность изучать experiment-driven разработку
•Четкая коммуникация, умение работать в быстром, коллаборативном окружении
Будет плюсом
•Знакомство с real-time stream processing (Kafka, Flink)
•Опыт с AWS/GCP AI сервисами
•Интерес к LLM-based рекомендациям, embeddings или content understanding
•Базовые знания observability стеков (Prometheus, Grafana)
•Владение дополнительным backend-языком (Go, Node.js или Ruby) для интеграции сервисов
Условия
•Конкурентная компенсация
•Частная медицинская страховка
•Дружелюбная, разнообразная и международная рабочая среда
•Возможность выйти за пределы зоны комфорта и профессионально развиваться в захватывающей и быстрорастущей индустрии CTV
•Уникальная возможность присоединиться к хорошо финансируемой, быстрорастущей компании на ранних стадиях и помочь сформировать продукт/бизнес, который повлияет на миллионы
