ML Engineer (f/m/d)

Испания

МЕСТО

ITRex — пионеры в области ИИ, которые создают системы, реально работающие в реальном мире, а не только в демонстрациях. Нас более 250 человек в США и Европе, мы создаем решения для таких компаний, как P&G и Shutterstock. Мы действуем просто, делаем правильно и фокусируемся на том, что работает.

ЛЮДИ

Мы те, кто не игнорирует сообщения в Slack, кто приходит на помощь, когда вы застряли с проблемой, и кто предлагает решения, а не обвинения, когда что-то идет не так. Мы верим в открытость, подотчетность и поддержку друг друга. Никакой офисной политики, никаких скрытых мотивов — просто люди, которым небезразлично делать хорошую работу вместе и поддерживать друг друга для ее достижения.

РОЛЬ

Мы ищем ML-инженера, который присоединится к крупномасштабной платформе для прямых трансляций и социального взаимодействия, которая обеспечивает работу нескольких мобильных приложений для знакомств, общения, видеочатов и прямых трансляций. Ежемесячно платформа доставляет более 1 миллиарда минут сеансов прямой трансляции пользователям по всему миру. В качестве ML-инженера вы будете нести полную ответственность за ML-инициативы: от выявления проблем и определения требований до проектирования решений, их реализации, развертывания и оптимизации послепродажного обслуживания. Вы будете тесно сотрудничать с командами Product, Engineering, Data, DevOps и бизнес-заинтересованными сторонами для проектирования и предоставления масштабируемых ML-ориентированных функций, которые напрямую влияют на вовлеченность пользователей, качество подбора пар, рекомендации, модерацию и общий пользовательский опыт платформы.

Обязанности

• Проектировать, разрабатывать и развертывать модели машинного обучения для предиктивной аналитики, классификации, NLP и других задач, основанных на данных
• Реализовывать конвейеры данных для приема, предварительной обработки, инжиниринга признаков и обучения моделей
• Контейнеризовать ML-модели и приложения с использованием Docker для масштабируемого и воспроизводимого развертывания
• Развертывать и поддерживать ML-решения в облачных средах (AWS/Snowflake)
• Оптимизировать производительность моделей, задержку и использование ресурсов для вывода в реальном времени или пакетного вывода
• Мониторить и устранять неполадки ML-моделей в производственной среде, обеспечивая надежность и устойчивость
• Сотрудничать с командами Product, Engineering, Data и бизнес-заинтересованными сторонами для определения требований к проекту и интеграции ML-моделей в производственные системы
• Проводить строгую оценку моделей с использованием соответствующих метрик для обеспечения производительности и справедливости
• Оценивать, является ли машинное обучение необходимым для данной проблемы, или же более подходящими являются альтернативные подходы на основе правил/статистики

Требования

Технические навыки

• Более 4 лет опыта работы в качестве инженера-программиста, из них не менее 3 лет на позиции ML-инженера
• Глубокое понимание методов машинного обучения, включая обучение с учителем и без учителя, NLP, основы глубокого обучения и оценку моделей
• Владение Python и ML-фреймворками, такими как TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn, Pandas и NumPy
• Практический опыт контейнеризации ML-приложений с использованием Docker для масштабируемого развертывания
• Практический опыт работы как минимум с одним облачным провайдером (AWS, GCP)
• Прочный опыт работы с большими наборами данных, базами данных SQL/NoSQL
• Способность декомпозировать сложные проблемы на хорошо структурированные ML-задачи
• Навыки оценки того, является ли ML лучшим подходом, или же более эффективным будет более простое решение (например, эвристические правила, статистические методы)
• Экспертиза в отладке, оптимизации и улучшении моделей для повышения производительности, эффективности и интерпретируемости
• Опыт поддержки ML-рабочих процессов для обеспечения воспроизводимости, масштабируемости и операционной эффективности

Бизнес и сотрудничество

• Отличные коммуникативные навыки, способность объяснять ML-концепции как техническим коллегам, так и нетехническим заинтересованным сторонам
• Совместный, ориентированный на продукт подход в Agile, кросс-функциональных средах
• Проактивное мышление с сильным чувством ответственности, способностью руководить ML-задачами от начала до конца, от выявления и экспериментирования до производственного развертывания и поддержки
• Опыт тесной работы с командами Product, Engineering, Data, DevOps и бизнес-командами для согласования технических решений с бизнес-целями
• Стремление к непрерывному обучению с осведомленностью о текущих тенденциях, инструментах и лучших практиках в области ML/AI
• Владение английским языком на уровне Upper-Intermediate или выше

Желательно

• Понимание влияния ML-моделей на бизнес и того, как согласовать их с организационными целями
• Опыт работы с хранилищами признаков, реестрами моделей и управлением жизненным циклом ML-моделей
• Опыт проектирования и разработки решений Retrieval-Augmented Generation (RAG)
• Практический опыт работы с инструментами ИИ в ML-рабочих процессах

Преимущества

Почему люди остаются. Во-первых, фундамент:

• Гибкость удаленной работы: Работайте там и так, как вам удобнее — мы доверяем вам результат
• Справедливая компенсация: Конкурентоспособная зарплата + значимые льготы (медицинское страхование, оздоровление, обучение)

Затем, рост:

• Возможности владения: Видите проблему, которую стоит решить? Возьмите ее на себя. Мы поддерживаем разумные риски вместо бюрократической безопасности
• Усиление с помощью ИИ: Мы используем ИИ, чтобы сделать вас быстрее и сильнее — дополняя ваши способности, а не заменяя их
• Инвестиции в обучение: Английский язык, профессиональное развитие, поддержка благополучия
• Карьерный рост: Реальные пути вверх, а не просто перемещение в стороны

Наконец, люди:

• Отзывчивые коллеги: Никаких игнорируемых Slack, никакого отношения «не моя проблема»
• Поддерживающая культура: Когда вы застряли, люди помогают. Когда что-то ломается, мы исправляем это вместе
• Человеческие связи: Регулярные встречи, технические семинары и реальные отношения за пределами работы