Deliveroo

machine learning engineer for recommendations

Коротко

Senior ML Engineer в Deliveroo (часть DoorDash) для разработки рекомендательных, ранжирующих и retrieval-моделей, которые показывают клиентам релевантные рестораны и товары. Работа охватывает весь цикл: от постановки задачи и анализа данных до продакшена и мониторинга моделей. Требуется значительный практический опыт применения ML и вывода моделей в продакшен, опыт с рекомендательными системами, владение Python и современными ML-фреймворками. Формат — гибрид, Лондон.

Описание
Deliveroo — часть DoorDash, оперирует глобальным трёхсторонним маркетплейсом, обслуживающим клиентов, курьеров и партнёров. Global Engineering команды строят и масштабируют системы для миллионов людей, а Consumer-организация помогает клиентам находить релевантный контент.
Задачи
•Проектировать, разрабатывать и улучшать модели рекомендаций, ранжирования и retrieval, которые показывают клиентам релевантные рестораны, блюда, товары и контент
•Вести прикладные ML-задачи от начала до конца: постановка проблемы, анализ данных, разработка моделей, офлайн-оценка, эксперименты и мониторинг в продакшене
•Разрабатывать методы, балансирующие релевантность с потребностями продукта и клиента, включая разнообразие, доступность, бизнес-ограничения и меняющиеся намерения пользователей
•Сотрудничать с инженерами-разработчиками, ML-инженерами, продакт-менеджерами и аналитиками, превращая научные инсайты в надёжные продукты для клиентов
•Оценивать и применять современные методы машинного обучения, когда они заметно улучшают качество, устойчивость или эффективность рекомендаций
•Вносить вклад в практики прикладной науки через технические ревью, обмен знаниями и продуманное экспериментирование
Требования
•Значительный практический опыт применения машинного обучения к реальным задачам и внедрения моделей из разработки в продакшен; также приветствуется релевантный опыт прикладных исследований с PhD
•Опыт работы с рекомендательными системами, ранжированием, retrieval, персонализацией или близкими ML-задачами
•Умение самостоятельно превращать неоднозначную клиентскую или продуктовую задачу в хорошо очерченный ML-подход, делать обоснованные компромиссы и доводить до измеримого результата
•Владение Python и опыт работы с современными ML-фреймворками и обработкой данных большого масштаба
•Понимание строгой методологии оценки ML: офлайн-метрики, дизайн экспериментов и интерпретация онлайн-результатов
•Способность ясно доносить сложные технические идеи и эффективно работать с кросс-функциональными партнёрами
Условия
•Конкурентная зарплата и опционы на акции
•Гибкий график работы

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