Отдел: Marketplace, Engineering
Тип занятости: Полный рабочий день
Местоположение: Удаленно/Сербия
Подчинение: Dmitry Gening
Описание
Tabby создает финансовую свободу в способах совершения покупок, заработка и сбережений, меняя отношение людей к деньгам. Более 25 миллионов пользователей выбирают Tabby, чтобы контролировать свои расходы и получать максимальную выгоду от своих денег.
Флагманское предложение компании позволяет покупателям разбивать платежи онлайн и в магазинах без процентов и комиссий. Более 70 000 мировых брендов и малых предприятий, включая Amazon, Noon, IKEA и SHEIN, используют Tabby для ускорения роста и привлечения лояльных клиентов, предлагая простые и гибкие платежи онлайн и в магазинах.
Tabby генерирует более 18 миллиардов долларов годового объема транзакций для своих партнеров-брендов и является самым высоко оцененным, наиболее рецензируемым, крупнейшим и самым быстрорастущим финтех-сервисом в регионе GCC.
Tabby был запущен в 2019 году и с тех пор привлек более 1 миллиарда долларов в виде акционерного и долгового финансирования от глобальных и региональных инвесторов, а его оценка сейчас составляет 6,5 миллиарда долларов.
Tabby Marketplace — это место, где наши пользователи находят, что купить. Команда Content Quality & Personalisation отвечает за данные, которые обеспечивают работу маркетплейса: каталог из более чем 25 миллионов продуктов от тысяч продавцов, поступающий через фиды и плагины электронной коммерции (Shopify, Salla, Zid, Amazon и др.), затем категоризируемый, обогащаемый, переводимый, модерируемый и публикуемый, в значительной степени с помощью ML.
Вы будете руководить кросс-функциональной командой инженеров ML, бэкенд- и фронтенд-инженеров, QA и аналитиком продуктов. Команда управляет конвейером обогащения на основе LLM (категоризация, извлечение атрибутов, перевод), моделью представления элементов и эмбеддингами, которые обеспечивают поиск и рекомендации, модерированием с помощью ML, которое заменяет ручную проверку, а также платформой разметки и оценки, стоящей за всем этим.
Вы будете тесно сотрудничать с командами Shopping, Offers и Monetisation, а также с отделами управления каталогом и поддержки партнеров.
Что мы ждем от вас:
- 6+ лет опыта разработки, включая 3+ года создания производственных ML-систем (NLP, LLM-приложения, эмбеддинги или классификация в масштабе)
- 2+ года работы в качестве Engineering Manager или ML Team Lead в быстрорастущей компании электронной коммерции, маркетплейсе или финтех-компании
- Практический опыт запуска продуктов на основе LLM: проектирование промптов и конвейеров, дообучение (fine-tuning), оценка, контроль затрат и задержек, самостоятельное размещение и API-модели
- Опыт построения и эксплуатации крупномасштабных конвейеров данных и ML (пакетных и потоковых), а также обеспечение их наблюдаемости, воспроизводимости и надежности
- Прочные основы бэкенда; вы комфортно себя чувствуете при ревью Go и Python сервисов и рассуждениях о распределенных системах
- Наш стек: Python, Go, PostgreSQL, Pub/Sub, BigQuery, GCS, Kubernetes, Google Cloud Platform, Airflow и микросервисная архитектура
- Глубокое понимание оценки ML: эталонные наборы данных, рабочие процессы разметки, офлайн-метрики и A/B-тестирование, связанные с бизнес-результатами
- Понимание продукта: вы связываете качество каталога с конверсией, обнаружением товаров и ростом числа продавцов, и вы можете соответствующим образом расставлять приоритеты
- Проактивный подход и способность работать самостоятельно
- Сильные коммуникативные навыки на английском языке (уровень B2 или выше)
Будет плюсом:
- Опыт работы с каталогами продуктов, PIM-системами или модерацией контента на маркетплейсах
- Опыт работы с арабским контентом
- Знакомство с требованиями к месту хранения данных и регулируемым данным
Обязанности:
- Ответственность за сквозной конвейер продуктовых данных: ввод из фидов и плагинов, ML-обогащение, модерация и публикация, с четкими SLA по актуальности, охвату и качеству
- Управление ML-дорожной картой для интеллекта каталога: охват дерева категорий и атрибутов, качество перевода, модерация с помощью ML, эмбеддинги элементов и рекомендации
- Руководство крупными кросс-командными проектами и их внедрение в производство
- Участие в квартальном планировании и определении дорожной карты; определение и отчетность по OKR для качества каталога и персонализации
- Ревью дизайнов функций и обеспечение соответствия нефункциональным требованиям, включая оценку ML, стоимость инференса, задержку и местоположение данных
- Создание и поддержка инфраструктуры оценки и разметки, которая позволяет команде измерять каждое изменение модели перед его внедрением в производство
- Контроль управления техническим долгом и обработки инцидентов в ML и бэкенд-сервисах
- Наем, оценка и мотивация членов команды; развитие ML-инженеров до владельцев бизнес-результатов
- Построение кросс-командного и межфункционального сотрудничества с командами Shopping, Offers, Monetisation, управления каталогом и поддержки партнеров для повышения эффективности
- Формирование культуры, ориентированной на результат и бизнес
- Мониторинг ключевых показателей эффективности команды
- Обеспечение прозрачности процессов и результатов для заинтересованных сторон и партнерских функций
- Оптимизация процессов для повышения производительности
Что мы предлагаем:
- Полный рабочий день по B2B контракту
- Полностью удаленная работа
- Налоговые льготы до 20%
- 22 оплачиваемых выходных дня в год
- Опционы на акции (ESOP) в быстрорастущей компании на стадии pre-IPO
- Гибкие льготы, которые вы можете использовать для оздоровления, путешествий или обучения
- Работа в команде высокопроизводительных международных инженеров в глобальном финтех-единороге
