Data Engineer – Applied ML

Название: Инженер данных – Прикладное машинное обучение Местоположение: Тель-Авив / Тель-Авив, Израиль

Similarweb — ведущая платформа цифровой аналитики, которой пользуются более 3500 клиентов по всему миру. Наш широкий спектр решений лежит в основе цифровых стратегий таких компаний, как Google, eBay и Adidas. Мы помогаем нашим клиентам добиваться успеха в современном цифровом мире, предоставляя им доступ к аналитике на основе данных, конкурентным бенчмаркам, стратегическому анализу и многому другому. В 2021 году мы стали публичной компанией на Нью-Йоркской фондовой бирже, и с тех пор не перестаем расти! Мы ищем Инженера данных с сильным фокусом на прикладное машинное обучение, который присоединится к нашему отделу исследований и разработок! Почему эта роль так важна в Similarweb? Наши продукты Retail Intelligence помогают ведущим брендам и ритейлерам понимать, как их продукты, бренды и категории работают онлайн. За ними стоят данные, собранные у ритейлеров и маркетплейсов по всему миру: страницы продуктов, бренды и категории, каждая из которых описывается по-разному каждым сайтом. Ваша миссия — превратить эти данные в единое, надежное представление: классифицировать продукты в унифицированную таксономию, нормализовать бренды и атрибуты, а также сопоставлять одни и те же сущности из разных источников. И делать это в масштабе, обрабатывая каталог из более чем миллиарда записей, который продолжает расти и меняться каждый день. Это прикладная роль машинного обучения в инженерии данных. Вы будете создавать, используя LLM, агентные фреймворки, такие как LangGraph, эмбеддинги и классическое машинное обучение, и внедрять их в производственные конвейеры. Это практическая работа, а не исследование ради исследования, но она требует реального понимания методов классификации и NLP, чтобы выбрать правильный инструмент для каждой задачи и доказать, что он работает. Итак, чем вы будете заниматься изо дня в день? Ваши ежедневные обязанности могут включать: Разработку и создание конвейеров на основе LLM и ML для классификации, нормализации, структурирования и сопоставления данных о продуктах, брендах и категориях. Создание агентных рабочих процессов (LangGraph или аналогичных) для автоматизации сложных задач по работе с данными от начала до конца. Выбор правильного подхода для каждой задачи (LLM, эмбеддинги, дообученные модели, классические классификаторы или правила), балансируя точность, стоимость и задержку. Масштабирование решений для эффективной работы с миллиардами записей с использованием Spark, Databricks и нашей облачной инфраструктуры. Создание фреймворков оценки: наборы эталонных данных, процессы разметки, метрики качества и постоянный мониторинг. Перевод решений из стадии POC в продакшн и их поддержка после запуска. Тесное сотрудничество с отделом Продукта для определения требований и формирования дорожной карты. Сотрудничество с инженерами данных, специалистами по данным и другими командами R&D по вопросам инфраструктуры и лучших практик. Это идеальная работа для тех, кто: Имеет степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук, науки о данных, математики или другой соответствующей области. Имеет 4+ лет практического опыта работы в качестве инженера данных, ML-инженера или специалиста по данным, с решениями, работающими в продакшене. Обладает сильными навыками Python и пишет код производственного качества. Имеет практический опыт создания приложений на основе LLM в продакшене (prompt engineering, структурированные выходные данные, RAG, эмбеддинги, оценка). Работал с современным стеком LLM: API поставщиков LLM (OpenAI, Anthropic и т. д.), LangGraph или LangChain, Hugging Face и векторными хранилищами. Имеет solid grasp методов классификации текстов и NLP, как классических, так и современных, и знает, когда их использовать. Имеет опыт обработки больших данных с помощью Spark/PySpark, Databricks или аналогичных технологий в AWS или другом облаке. Хорошо разбирается в оценке и качестве данных: компромиссы между точностью/полнотой, создание эталонных данных, анализ ошибок. Прагматичен, ориентирован на результат, комфортно чувствует себя в условиях неопределенности и четко общается с представителями продуктового и бизнес-отделов. Имеет опыт работы с таксономиями, разрешением сущностей или данными о продуктах/e-commerce (преимущество). Имеет опыт дообучения или развертывания моделей с открытым исходным кодом (преимущество). В Similarweb сотрудничество с нашими коллегами в офисе создает более связанную, единую культуру. Наша лучшая работа является продуктом нашего личного взаимодействия, с возможностью частичной работы из дома. Почему вам понравится быть Similarwebber: Вам действительно понравится продукт, с которым вы работаете: Наши клиенты — не единственные наши восторженные поклонники. Когда мы спросили наших сотрудников, почему они решили прийти работать в Similarweb, 99% из них ответили «продукт». Представьте, насколько увлекательной будет ваша работа, когда вы будете работать с самой мощной платформой цифровой аналитики в мире. Вы найдете дом для своих больших идей: Мы поощряем открытый диалог и даем сотрудникам возможность предлагать свои идеи. Вы найдете ресурсы, необходимые для проявления инициативы и внесения значимых изменений в организацию. Мы предлагаем конкурентоспособные льготы и бонусы: Мы серьезно относимся к вашему благополучию и предлагаем всем сотрудникам конкурентоспособные пакеты вознаграждения. Мы также уделяем большое внимание сообществу, организуя регулярные командные мероприятия и вечеринки. Вы можете развивать свою карьеру в любом направлении: Заинтересованы в том, чтобы стать вице-президентом или перейти в другой отдел? Независимо от того, идет ли речь о Неделе карьеры, индивидуальном коучинге или наших решениях для непрерывного обучения, вы найдете здесь все инструменты и возможности, необходимые для развития вашей карьеры. Разнообразие — это не просто модное слово: Люди хотят работать в месте, где они могут быть самими собой. Мы стремимся создать рабочее место, отражающее сообщества, которые мы обслуживаем, где каждый может полностью раскрыться и быть самим собой. Мы стремимся к инклюзивности по расе, полу, этнической принадлежности, культуре, сексуальной ориентации, возрасту, религии, духовности, идентичности и опыту. Мы считаем, что наша культура равенства и взаимного уважения также помогает нам лучше понимать и обслуживать наших клиентов в мире, который становится все более глобальным, разнообразным и цифровым каждый день. Мы будем обрабатывать вашу заявку и информацию, связанную с ней, в соответствии с Политикой конфиденциальности заявителя, доступной здесь: Мы будем обрабатывать вашу заявку и информацию, связанную с ней, в соответствии с Политикой конфиденциальности заявителя, доступной здесь .