Machine Learning Engineer: Personalization
Оценка ИИConstructor — успешная международная компания, привлекшая $25 млн в раунде Series B, что говорит о финансовой стабильности и масштабе. Вакансия предлагает интересные задачи на огромных объемах данных и полностью удаленный формат работы в регионе EMEA.
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 ИИПозиция требует глубоких знаний в области рекомендательных систем и ранжирования, а также опыта работы с высоконагруженными сервисами в реальном времени. Необходимы навыки проведения A/B-тестирования и работы с большими данными, что повышает планку требований к кандидату.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИВ объявлении не указана заработная плата, однако для роли ML-инженера с опытом от 3 лет в международной компании уровня Constructor (EMEA, удаленка) рыночные оценки составляют от 5000 до 8000 USD в месяц. Это соответствует высокому уровню компенсации для специалистов данного профиля.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
*🤩* Удалённо, EMEA
*🔔* Опубликовано менее 48 часов назад
*📸 Платформа AI-поиска и персонализации товаров для интернет-магазинов*
*🤩* Основатель — Эли Финкельштейн
*🤩* В 2024 году привлёк $25 млн в раунде Series B при оценке около $550 млн
*🤩* Обрабатывает более 250 млрд поисковых запросов и взаимодействий покупателей в год
Задачи:
• Разрабатывать и поддерживать высоконагруженные сервисы персонализации в реальном времени;
• Улучшать персонализацию в разных продуктах и категориях магазинов;
• Проверять гипотезы персонализации по бизнес-метрикам;
• Моделировать взаимодействия покупателей и исследовать рекомендательные подходы.
*🕸 Требования:*
• От 3 лет практического опыта прикладного машинного обучения;
• Python, SQL и инструменты обработки больших данных для полного цикла ML-продукта;
• Опыт разработки и поддержки рекомендательных систем или ранжирования в production;
• Опыт проектирования и анализа A/B-тестов.
Откликнуться: Откликнуться
*🚀* Offer Inside
#ML #python #engineer
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Machine Learning
- Python
- SQL
- Big Data
- A/B Testing
- Recommendation Systems
Возможные вопросы на собеседовании
Вакансия связана с разработкой сервисов персонализации в реальном времени, поэтому важно понимать архитектурные подходы кандидата.
Как бы вы спроектировали рекомендательную систему реального времени для крупного интернет-магазина с высокой посещаемостью?
В требованиях указан опыт работы с рекомендациями и ранжированием в продакшне.
С какими основными проблемами (например, cold start или data drift) вы сталкивались при выводе рекомендательных моделей в production и как их решали?
Проверка гипотез по бизнес-метрикам — одна из ключевых задач роли.
Расскажите о вашем опыте проектирования A/B-тестов. Как вы определяете необходимый размер выборки и боретесь с проблемой множественного тестирования?
Работа предполагает обработку огромных объемов данных (250 млрд запросов в год).
Какие инструменты и подходы обработки больших данных (Big Data) вы использовали для подготовки признаков (feature engineering) в ML-пайплайнах?
Оценка понимания качества работы моделей персонализации.
Какие офлайн- и онлайн-метрики вы считаете наиболее важными для оценки качества системы персонализации товаров?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
