Откликнуться
Поделиться
Ключевые задачи:
Команда Поиска развивает важные для всего бизнеса компании компоненты: поисковые тулы (отели, ж/д, авиа), поисковые подсказки (нулевая выдача, ML-рекомендации) и растит метрику конверсии переходов на карточку отеля.
- Вести ML-проекты end-to-end: постановка задачи -> решение -> тест -> прод -> поддержка.
- Совместно с дата инженерами формировать датасеты и требования к данным, оценивать реализуемость, риски и ограничения.
- Совместно с дата аналитиками участвовать в дизайне и анализе A/B-тестов: метрики, сплиты, интерпретация результатов, рекомендации по выкатке решений.
- Разрабатывать и обучать модели (classic ML + DL).
- Передавать модель и код в продакшен (Python-сервис), сопровождать релизы и интеграции.
- Отвечать за качество модели после запуска: метрики, мониторинг, дрейф/деградации, план улучшений и регламенты поддержки.
- Поиск гипотез для улучшения релевантности поисковой выдачи.
- Разработка новых признаков, обучение моделей ранжирования.
- Проектирование и проведение A/B-тестов, вывод решений в продакшен.
- Улучшение эксплуатационных характеристик ML-решений: наблюдаемость, надёжность, эффективность.
Требования:
- Опыт ведения ML-проектов end-to-end в продакшене (от постановки до поддержки).
- Отличное понимание классического ML: feature engineering, бустинги, классификация/регрессия, кросс-валидация, подбор порогов, калибровка.
- Опыт работы с поисковыми или рекомендательными системами.
- Опыт с DL (PyTorch/TensorFlow): понимание принципов fine-tuning, инференс моделей.
- Python (production-качество): читаемый код, тесты на критичные компоненты, понимание упаковки модели/артефактов и интеграции в сервис.
- Понимание мониторинга ML: метрики качества, дрейф, алерты, диагностика и регламенты поддержки.
- SQL на уровне самостоятельной сборки датасетов (joins, window functions).
- Опыт с интерпретируемостью и анализом ошибок модели.
- MLflow / W&B / DVC или аналогичные инструменты трекинга экспериментов.
- Оркестрация/пайплайны (Airflow/Prefect/Dagster) и продвинутые data-процессы.
- Английский на уровне В1 (intermediate).
- Опыт работы с нейросетями в контексте векторного поиска, ранжирования, NLP, CV.
- Опыт работы с BigData: Hadoop, Spark.
Наши условия:
- Интересные проекты: создаём продукты для путешественников, тревел-агентов и отельеров по всему миру.
- Полная свобода для достижения результатов: гибкий график, удалёнка или офис — ты сам решаешь, где и когда работать.
- Нестандартный подход к работе и жажда нового, например, мы решаем некоторые задачи с помощью AI.
- Техническое комьюнити Ostrovok! Tech проводит митапы, хакатоны, участвует в конференциях и поддерживает даже самые смелые идеи.
- Профессиональное развитие: помогаем сотрудникам выступать на конференциях — от подачи заявки до подготовки презентации.
- Забота о самочувствии команды: с первого месяца работы у наших сотрудников есть ДМС и скидки в сервисе «Ясно».
- Внутренние программы адаптации и обучения, развития soft skills и лидерских навыков, подобранные индивидуально для каждого сотрудника.
- Частичная компенсация участия во внешних тренингах и конференциях.
- Изучение английского языка: корпоративные групповые занятия, разговорные клубы и скидки на курсы Skyeng.
- Корпоративные цены на отели и другие тревел-услуги — чтобы наши сотрудники путешествовали чаще.
- Островок — аккредитованная IT-компания.
От отклика до оффера
01
Отклик на вакансию
02
Cобеседование
с HR специалистом
с HR специалистом
03
Техническое собеседование
04
Сulture Fit интервью
05
Интервью с командой
06
Оффер