Lead Machine Learning Engineer (Recommendation)

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.

• 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

• 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

• 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

• 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
• 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