Специалист по данным среднего звена/инженер по машинному обучению в АТБ-маркет

Приглашаем вас присоединиться к нашей команде специалистов по данным среднего звена/инженеров по машинному обучению

Обязанности: Разработка и масштабирование решений машинного обучения для компьютерного зрения, персонализации и прогнозирования спроса с ощутимым влиянием на прибыли и убытки и операционные показатели сетях.

Области ответственности: 

• Формулируем задачи вместе с продуктом, определяем метрики успеха и ожидаемый бизнес-эффект; 
• Проектируйте подходы (CV/Recsys/TS), выбирайте метрики (NDCG@K, wMAPE и т. д.) и методологии проверки; 
• Полный цикл ML: подготовка данных, эксперименты, валидация, развертывание в продакшене; 
• Интерпретируемость, контроль дрейфа/деградации, управление рисками; 
• Поддержка качества данных/моделей, документация, передача соответствующим командам; 
• Розничные кейсы: резюме в зале/на SCO (очереди, аномалии, ценники/планограммы, дефицит), персонализация миссии (холодный старт, мультимодальные возможности), прогноз спроса с промо-подъемом и каннибализацией.

Критерии успеха (примеры):

1. сокращение дефицита на 10 %, 
2. увеличение NDCG@K на 3–4 %,
3. снижение MAPE на 10–15 % по артикулам/магазинам.

Требования:

• 3+ года в ML/DS, производственные кейсы в CV, отзывы или временные ряды; 
• Продвинутый Python, классические практики ML/DL, SQL производственного уровня; 
• Понимание жизненного цикла локального машинного обучения и взаимодействия с Data Engineering и MLOps.

Будет плюсом:

• Опыт работы в сфере розничной торговли/FMCG; работа с видео/изображениями из магазинов, сделок, акций; 
• A/B-эксперименты, инкрементность, отчетность о бизнес-результатах.
• Рекомендации по инвентаризации, защита от мошенничества в SCO, мультимодальные функции.

Технический стек (локально): 

1. Основное ML/DL: Python, PyTorch, OpenCV, Albumentations, YOLOv8–v10 или Детектор2, TrOCR или Тессеракт. Рекомендации: NVIDIA Merlin или Transformers4Rec, неявное (ALS), LightFM, переупорядочение. Векторы/поиск: FAISS, PostgreSQL+pgvector, Milvus или Qdrant. TFT.
2. Обработка данных: Pandas или Polars, Spark или Flink.
3. Отслеживание/регистрация экспериментов: MLflow (отслеживание/регистрация/обслуживание).
4. Магазин функций: Feast (самостоятельный хостинг).
5. Инфра/контейнеры: Docker, Kubernetes или OpenShift.

NLP/LLM-платформа 

1. Ядро NLP: Hugging Face Transformers, Datasets, Tokenizers, SentencePiece, spaCy|Stanza (uk), Sacremoses.  
2. Обслуживание LLM: vLLM|Hugging Face TGI; TensorRT-LLM|llama.cpp/gguf (по профилю ресурса).  
3. RAG: OpenSearch (BM25) плюс повторное ранжирование, фрагментирование и поглощение, гибридный поиск с FAISS|pgvector или Milvus|Qdrant.  
4. Оценка: ROUGE, BLEU, METEOR, BERTScore, MTEB, Recall@K, MRR, NDCG. Безопасность/личные данные: Microsoft Presidio. 

Компания предлагает:

• дистанционный или гибридный формат работы;
• трудоустройство на условиях сдельного договора или в штате (возможно бронирование);
• оплачиваемый ежегодный отпуск 24 календарных дня, оплачиваемый больничный;
• регулярная выплата заработной платы без задержек и в оговоренных объемах, регулярный пересмотр заработной платы;
• возможность профессионального и карьерного роста;
• курсы повышения квалификации.

Контактное лицо: Екатерина, телефон.0984567857 (t.me/KaterynaB_HR)