Engineering Manager, Content Quality & Personalization (ML)
Оценка ИИОтличная вакансия в известном финтех-единороге с интересными задачами на стыке ML и продукта. Высокий балл за масштаб проекта (25M+ товаров) и современный стек технологий (LLM, embeddings).
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена необходимостью совмещать глубокую техническую экспертизу в ML (LLM, эмбеддинги) с управлением кросс-функциональной командой. Работа с каталогом в 25 млн товаров требует навыков масштабирования систем.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИДля позиции Engineering Manager в области ML в международной компании уровня Tabby, рыночная вилка обычно составляет от $8,000 до $12,000 нетто в зависимости от локации и опыта. Предложенная оценка соответствует стандартам для Senior/Lead ролей в крупных технологических хабах.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Контакты для отклика
Откройте контакты, указанные в вакансии.
Описание вакансии
*🚀 We’re hiring at Tabby!*
I’m looking for an Engineering Manager, Content Quality & Personalization (ML) to join our Marketplace team.
Tabby Marketplace is where our users discover what to buy, and this team is building the ML systems that make that experience smarter. You’ll work with a 25M+ product catalogue and lead a cross-functional team of ML, backend and frontend engineers, QA and product..
You’ll be working on:
*🔹* LLM-based product enrichment, categorisation and translation
*🔹* Product embeddings powering search & recommendations
*🔹* ML-assisted content moderation
*🔹* Large-scale ML and data pipelines
*🔹* Evaluation and labelling infrastructure
*🔹* Driving ML initiatives from idea to production
You’ll lead a cross-functional team of ML, backend and frontend engineers, QA and a product analyst, while staying hands-on technically.
Check out the role here: Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Machine Learning
- LLM
- Search
- Recommendations
- Data Pipelines
- Backend
- Frontend
- QA
- Product Analytics
Возможные вопросы на собеседовании
Важно понять, как кандидат балансирует между управлением и техническим вкладом.
Как вы распределяете свое время между написанием кода/архитектурой и управленческими задачами в роли Engineering Manager?
Проверка опыта работы с большими данными, заявленными в вакансии.
С какими основными проблемами вы сталкивались при масштабировании ML-пайплайнов для каталогов объемом в десятки миллионов позиций?
Вакансия включает работу с LLM для обогащения данных.
Как вы выстраиваете процесс оценки качества (evaluation) для LLM-решений в продакшене, чтобы гарантировать точность категорий и описаний?
Проверка лидерских качеств в междисциплинарной среде.
Опишите ваш подход к управлению командой, состоящей из специалистов разных профилей (ML, Backend, Frontend, QA). Как вы синхронизируете их работу?
Фокус на бизнес-результат.
Как вы определяете приоритетность между внедрением новых ML-моделей и улучшением существующей инфраструктуры разметки данных?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
