Constructor Tech

Инженер по машинному обучению: персонализация

Коротко

Инженер по машинному обучению в команде Personalization AI-first платформы поиска и discovery для электронной коммерции Constructor. Роль включает проектирование, внедрение и поддержку высоконагруженных сервисов персонализации/рекомендаций в реальном времени, проверку гипотез и A/B-тестирование, сотрудничество с бизнес-стейкхолдерами. Требуется 3+ года опыта в прикладном ML, уверенное владение Python, SQL и big data стеком, опыт вывода систем персонализации в production, сильные коммуникативные навыки на английском. Работа полностью удалённая, с базовой зарплатой $80k–$120K USD плюс опционы на акции.

О команде
Запущенная в 2019 году, Constructor — это AI-first платформа поиска и discovery для электронной коммерции, которая помогает покупателям находить нужные товары в нужный момент и позволяет ведущим глобальным e-commerce брендам добиваться значимого роста выручки и конверсии.
В составе команды Personalization вы будете улучшать e-commerce опыт для сотен миллионов пользователей по всему миру, проектируя, внедряя и поддерживая высоконагруженные сервисы реального времени в тесном сотрудничестве с сильными инженерами как внутри команды, так и в других командах, например Ranking. Общая цель команды Personalization — обеспечить лучшую в своём классе персонализацию для всех e-commerce решений Constructor. Работа может включать, но не ограничиваться следующим:
•Улучшение персонализированного опыта в разных продуктах, отраслевых вертикалях и на разных платформах
•Улучшение бизнес-KPI за счёт проверки гипотез, связанных с персонализацией
•Исследование различных подходов к персонализации для достижения наилучшего результата для бизнеса
•Моделирование взаимодействий пользователей для обеспечения наилучшего опыта покупателей
•Сотрудничество с техническими и нетехническими бизнес-партнёрами по разработке и обновлению возможностей персонализации
•Коммуникация со стейкхолдерами внутри команды и за её пределами
Мы любим работать вместе, помогая друг другу добиваться успеха, и стремимся сохранять открытую, кооперативную культуру по мере роста. Мы приходим к правильному решению с эмпатией, ответственностью и страстью к тому, чтобы создавать реальный эффект.
Требования
Hard skills
•3+ года профессионального опыта в прикладном машинном обучении
•Уверенное владение Python, SQL и стеком big data для end-to-end разработки ML-продуктов
•Опыт создания, вывода в продакшен и поддержки систем персонализации / рекомендаций / ранжирования в production
•Опыт работы с любой из основных публичных облачных платформ будет плюсом
•Опыт проектирования и анализа A/B-тестов
•Сильные навыки доставки и донесения бизнес-ценности до стейкхолдеров
Soft skills
•Отличные навыки коммуникации на английском языке
•Опыт работы в кросс-функциональных командах
•Умение глубоко погружаться в проблемы и предлагать практичные результаты
•Способность работать автономно и самостоятельно
•Проактивность
Benefits
•🧠 Работа с умными и эмпатичными людьми, которые помогут вам расти и создавать значимый эффект
•🎉 Регулярные выездные мероприятия команды для общения и совместной работы
•🌎 Полностью удалённая команда — выбирайте, где жить
•🏝️ Неограниченный отпуск — мы настоятельно рекомендуем всем сотрудникам брать минимум 3 недели в год
•🛋️ Компенсация на обустройство домашнего офиса
•💻 Ноутбуки Apple для новых сотрудников
•🧑‍🎓 Бюджет на обучение и развитие для каждого сотрудника, обновляется каждый год
•👪 Отпуск по беременности и родам и отпуск для отца ребёнка для соответствующих сотрудников
•💵 Базовая зарплата: $80k–$120K USD в зависимости от знаний, навыков, опыта и результатов собеседования
•📈 Опционы на акции — предлагаются в дополнение к базовой зарплате

Хватит откликаться.
Получите рекомендацию.

$10 стартовых кредитов

Всего 60 секунд, полностью на автопилоте — AI-агенты Eraldt читают ваше резюме, определяют подходящие роли, находят живые вакансии и людей, которые могут вас порекомендовать, пишут им личные письма и добиваются рекомендации.

Это не отклик на вакансию: резюме не уходит в компанию, а рекомендацию именно по этой роли мы не обещаем.

Посмотрите, кто ещё получает интервью на автопилоте