О компании
Shalion — компания, управляемая данными и аналитикой, обслуживающая мировых производителей и бренды. Через решения Digital Shelf Optimization, Retail Media и Food Service Aggregators мы предоставляем инновационные инструменты для мониторинга электронной коммерции. В Shalion мы помогаем брендам принимать более умные бизнес-решения в eCommerce, предоставляя практические данные и аналитику по онлайн-ценам на продукты, доступности, доле поиска и другим показателям. Мы работаем с 1000+ ритейлерами в 60+ странах, обслуживая таких индустриальных гигантов, как Heineken, Lego, Danone, Nestlé и JDE. Как лидер в области интеллектуальной обработки данных, мы специализируемся на сборе, анализе и применении собственного искусственного интеллекта для предоставления релевантных данных и инструментов мониторинга, помогая клиентам максимизировать их эффективность в электронной коммерции.
Как Machine Learning Engineer вы присоединитесь к команде Data Science и будете играть ключевую роль в превращении исследовательской работы в надежные production-ready системы. Вы поможете повысить инженерную зрелость команды, продвигать лучшие практики и обеспечить, чтобы модели были масштабируемыми, поддерживаемыми и приносили реальную бизнес-ценность.
Задачи
•Владение полным жизненным циклом ML-систем, с фокусом на деплой и мониторинг
•Рефакторинг и перевод существующих моделей и ноутбуков в чистый, модульный и тестируемый код
•Внедрение и обеспечение соблюдения лучших практик в коде, тестировании, версионировании моделей
•Настройка и улучшение CI/CD workflow для ML-систем
•Тесное взаимодействие с Data Scientists и Data Engineers для обеспечения чистых интерфейсов и надежных потоков данных
•Выступление в роли технического эксперта в команде, проведение код-ревью и наставничество менее опытных участников
Требования
•Опыт создания и деплоя ML-систем в production-окружениях
•Сильные навыки программной инженерии на Python, с фокусом на написание чистого, поддерживаемого и тестируемого кода
•Подтвержденный опыт перевода моделей из ноутбука в продакшн
•Твердое понимание жизненного цикла разработки моделей
•(Бонус) Знакомство с контейнеризацией (Docker)
•(Бонус) Опыт работы с облачными средами (предпочтительно AWS) и платформами данных, такими как Snowflake
•Прагматичный и ориентированный на решение подход: фокус на том, что работает в продакшне, а не только в теории
•Комфортная работа в неоднозначных условиях и умение привносить структуру там, где это необходимо
•Нацеленность на качество с вниманием к поддерживаемости и долгосрочной масштабируемости
Процесс интервью
•Первое интервью: знакомство и оценка взаимного соответствия
•Второе интервью: техническое обсуждение
•Третье интервью: глубокое погружение с Tech Lead
Условия
•🌍 Международная команда — работа с коллегами из 10+ национальностей
•🚀 Динамичная и инновационная среда — часть высокоэффективной команды
•🏢 Гибридный формат работы — 3 дня в офисе, 2 дня удаленно
•💡 Значимая работа — вклад в сложный и инновационный проект
•🎟 Гибкие льготы — возможность выделить часть валовой зарплаты (до налогов) на талоны на еду, транспортную надбавку и частную медицинскую страховку по льготной ставке
•🍏 Офисные плюшки — свежие фрукты и специальный кофе каждый день
•📄 Контракт: постоянный
•📍 Отличное расположение — офис в районе Sarrià-Sant Gervasi в Барселоне
Shalion Data Services Limited — работодатель равных возможностей. Мы ценим разнообразие и стремимся создавать инклюзивную среду для всех сотрудников.
