- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ

ML-инженер/инженер по машинному обучению (рекламные технологии Adtech)
Магнит — это крупный стабильный работодатель с огромными объемами данных, что критически важно для ML-специалиста. Вакансия предлагает работу с современным стеком и интересными задачами в области AdTech, включая Uplift и Production-развертывание.
Сложность вакансии
Роль требует уверенного владения классическим ML, понимания специфических техник вроде Uplift-моделирования и навыков работы с Big Data через PySpark. Дополнительную сложность придает необходимость вывода моделей в production и глубокое понимание бизнес-метрик.
Анализ зарплаты
Зарплата в вакансии не указана, однако для Middle/Senior ML-инженеров в российском ритейле и AdTech рынке вилка обычно составляет от 250 000 до 450 000 рублей. Магнит обычно предлагает конкурентоспособные условия, соответствующие рыночным медианам для крупных технологических компаний.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в Магнит уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Магнита, чтобы создавать передовые ML-решения для AdTech и влиять на опыт миллионов покупателей!
Описание вакансии
ML-инженер/инженер по машинному обучению (рекламные технологии Adtech)
Локация: Удалённо в РФ
Компания: Магнит
ЗП: обсуждается на собеседовании
Занятость: Полная
Мы ищем ML-инженера, который будет развивать модели машинного обучения для маркетинговых задач: прогнозирование поведения клиентов, оптимизация кампаний и оценка инкрементального эффекта коммуникаций.
Чем ты будешь заниматься:
Разрабатывать и обучать ML-модели для маркетинговых задач
Строить predictive-моделей для прогнозирования поведения клиентов
Разрабатывать uplift-модели для оценки инкрементального эффекта маркетинговых кампаний
Оценивать качество моделей и анализировать результат с использованием стандартных ML-метрик
Участвовать в развертывании моделей в production
Улучшать существующие ML-модели и ML-pipeline
Участвовать в A/B-тестах и анализировать результаты ML-экспериментов
Мы ожидаем:
Опыт работы с Python и библиотеками машинного обучения (scikit-learn, CatBoost / LightGBM / XGBoost, PyTorch)
Знание основных алгоритмов Machine Learning
Базовое понимание Deep Learning
Базовое понимание Recommender Systems
Опыт работы с данными: подготовка, анализ, построение признаков
Понимание ML-метрик и методов оценки качества моделей
Базовые знания статистики
Понимание принципов A/B-тестирования
Понимание связи ML-задач с продуктовыми и бизнес-метриками
Понимание жизненного цикла ML-моделей
Понимание или практический опыт uplift-моделирования
Опыт работы с PySpark
Опыт внедрения ML-моделей в production
🌐 Резюме отправлять: Откликнуться
–––
Бесплатный постинг вакансий: @freeIT_job
Забирай 📚 Базу Знаний
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- A/B Testing
- Python
- PyTorch
- Machine Learning
- Statistics
- Deep Learning
- MLOps
- Scikit-learn
- PySpark
- XGBoost
- LightGBM
- Recommender Systems
- Uplift Modeling
- CatBoost
Возможные вопросы на собеседовании
Вакансия предполагает работу с маркетинговыми кампаниями, где важно отделять эффект воздействия от естественного поведения.
Расскажите о методах оценки Uplift-эффекта. В каких случаях вы бы выбрали S-learner, T-learner или X-learner?
В AdTech часто приходится работать с огромными массивами данных о транзакциях и кликах.
Как вы оптимизируете PySpark-джойны при работе с таблицами разного размера (например, справочник товаров и логи транзакций)?
Работа в маркетинге невозможна без проверки гипотез.
Как вы рассчитываете необходимый размер выборки для A/B-теста и как боретесь с проблемой подглядывания (peeking problem)?
Упоминается работа с Deep Learning и рекомендательными системами.
Какие архитектуры нейросетей наиболее эффективны для задач ранжирования в рекомендательных системах на ваш взгляд?
Важно понимать, как модель работает в реальной среде.
Как вы организуете мониторинг ML-моделей в продакшене? Какие метрики (технические и ML) вы будете отслеживать в первую очередь?
Похожие вакансии
ML разработчик (Senior)
Senior / Middle+ Data Scientist
MlOps / Python Backend Engineer (ML)
Data Scientist Senior
Senior/Middle Data Engineer
Senior Data Scientist
1000+ офферов получено
Устали искать работу? Мы найдём её за вас
Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!
- Страна
- Россия