GRAI — это социальное музыкальное приложение из Варшавы, которое в настоящее время находится на стадии альфа-тестирования. Мы создаем новые способы прослушивания и отклика на музыку, уделяя особое внимание социальному, человеческому взаимодействию, которое происходит только тогда, когда люди связаны с обеих сторон. Чтобы эти связи были по-настоящему резонансными, мы ищем ведущего инженера по машинному обучению (Lead Machine Learning Engineer), который будет заниматься архитектурой, построением и масштабированием наших рекомендательных систем и систем обнаружения контента. Вы будете отвечать за техническую дорожную карту нашего стека RecSys, преобразуя необработанное поведение пользователей и социальные сигналы в глубоко персонализированный опыт в реальном времени.
Ваши задачи
- Техническое лидерство: Определение долгосрочного технического видения и архитектурной дорожной карты для наших рекомендательных систем и систем персонализации.
- Архитектура системы: Проектирование и контроль реализации масштабируемых конвейеров поиска, ранжирования и повторного ранжирования, способных обрабатывать огромные объемы данных о поведении пользователей и контенте.
- Полная ответственность: Руководство разработкой надежной инфраструктуры ML, включая автоматизированную обработку данных, хранилища признаков (feature stores), MLOps и мониторинг моделей в реальном времени.
- Наставничество и культура: Наставничество и обучение талантливой команды инженеров ML, развитие культуры технического совершенства, непрерывного обучения и строгого экспериментирования.
- Стратегия, основанная на данных: Разработка комплексных фреймворков для офлайн-оценки и руководство сложными стратегиями A/B-тестирования для проверки и итерации производительности моделей.
- Кросс-функциональное сотрудничество: Тесное партнерство с отделами продукта и инженерии для согласования инициатив ML с высокоуровневыми бизнес-метриками и целями продукта.
Что мы ищем
- Подтвержденный опыт: Обширный опыт проектирования, создания и масштабирования рекомендательных систем производственного уровня, поисковых систем или крупномасштабных моделей ранжирования.
- Техническое мастерство: Глубокие фундаментальные знания машинного обучения, архитектур глубокого обучения и современных методологий информационного поиска.
- Масштабирование и инфраструктура: Значительный опыт работы с распределенными системами данных и современными фреймворками ML (PyTorch, TensorFlow). Подтвержденная способность обрабатывать огромные объемы данных о взаимодействии пользователей с высокой пропускной способностью.
- Производство и MLOps: Сильный опыт развертывания и поддержки низколатентных моделей в производственной среде, с глубоким пониманием хранилищ признаков, реестров моделей и мониторинга дрейфа.
- Лидерские навыки: Подтвержденный опыт руководства техническими проектами, наставничества инженеров и успешного управления заинтересованными сторонами, сохраняя при этом практический технический опыт.
- Прагматичное исполнение: Способность сбалансировать передовые эксперименты в области ИИ с практическими реалиями стабильности производства, ограничениями задержки и бизнес-ценностью.
Желательно
- Опыт работы в реальном времени: Опыт работы с архитектурами потоковой передачи данных и рекомендательными системами в реальном времени/на основе сессий.
- Знание предметной области: Опыт работы с обработкой аудио, потоковой передачей музыки или персонализированными продуктами для потребителей с высоким ростом.
- Продвинутое ML: Знакомство с графовыми нейронными сетями (GNN), обучением с подкреплением или использованием больших языковых моделей (LLM) в контексте рекомендаций.
Почему стоит присоединиться к нам
- Высокая автономия и влияние: Прямое владение техническим направлением высокоэффективных систем ML, используемых миллионами пользователей.
- Доля в компании на начальном этапе: Вы присоединяетесь к сплоченной команде на стадии альфа-тестирования. Мы предлагаем значительные опционы на акции, чтобы вы имели реальный интерес к делу и напрямую разделяли рост того, что мы строим.
- Влияйте на будущее: Формируйте не только рекомендательный стек, но и более широкую инженерную культуру и дорожную карту найма быстрорастущего стартапа.
- Совместные инновации: Работайте в поддерживающей, ориентированной на продукт среде, где ваши идеи напрямую определяют будущее того, как люди воспринимают музыку.
- Отдых и восстановление: Высокопроизводительная работа требует настоящего отдыха. Мы предлагаем 26 рабочих дней оплачиваемого отпуска в год, плюс 5 дополнительных выходных дней и государственные праздники Польши.
