Senior ML-инженер в Uzum Market (AdTech)

Описание

Senior/Staff ML-инженер в Uzum Market (AdTech) В юнит Discovery & Promotion входит 3 кросс-функциональные команды (Search, RecSys, AdRev), ответственных за все выдачи с товарами на маркетплейсе: какие должны быть кандидаты, как их ранжировать, как учитывать органическую выдачу vs платное продвижение. В новой роли в первую очередь нужно будет сфокусироваться на AdRev (рекламная выручка) — один из ключевых рычагов роста и устойчивости любого маркетплейса: это и прямой вклад в PnL, и основной инструмент, который помогает новым продавцам раскачаться и найти свою аудиторию. Здесь мы в начале пути: сейчас реклама есть в базовом виде в поиске и каталоге, и впереди много пространства:⠀ появление персонализации; добавление новых поверхностей (например, в ленту на главной странице); эволюция ML-стека от CTR-модели к системе, которая оптимизирует деньги и балансирует интересы пользователя, продавца и платформы. ML Engineer будет напрямую подчиняться Head of ML, ускорит и усилит текущие ML команды поиска и рекомендательных систем. Первые цели будет связаны с AdRev. Наша цель - чтобы Adrev-компетенция стала родной внутри ранжирования поиска, каталога и рекомендательных поверхностей, а эта роль выступала как горизонтальный force-multiplier: методология, архитектура, качество решений, измерение эффекта и быстрый вывод в прод. Чем предстоит заниматься: Провести ревью текущей рекламной системы: как устроены таргеты, логирование, модели, ранжирование, экспериментирование - понять, где узкие места, где самые дорогие ошибки Развивать CTR-модели для рекламных размещений: фичи, архитектура, обучение/калибровка, устойчивость к дрейфу, работа с разреженными сигналами Запустить первую версию персонализации в рекламе: user/product embeddings, контекстные фичи, cold start стратегии Проектировать data-пайплайны под рекламный ML: сбор и разметка событий совместно с продуктовыми аналитиками, улучшения в текущей атрибуции, витрины, DQ-проверки, воспроизводимость Работать с многокритериальной оптимизацией с ограничениями: балансировать органику и рекламу - мы точно не хотим завалить все рекламой, просаживая опыт пользователя и долгосрочный retention Говорить на языке денег: считать инкремент, строить финкейсы, понимать unit-экономику, участвовать в выборе целей оптимизации и guardrails Плотно взаимодействовать со стейкхолдерами в командах кабинета продавца, маркетинге и коммерции: про цели, ограничения, метрики успеха, компромиссы и ожидаемый эффект Задавать планку: от постановки задачи и выбора метрик до продакшена, мониторинга и измеримого бизнес-эффекта (включая культуру инженерной зрелости, ревью, дизайн, документацию) Совместно с Search и RecSys доводить изменения до прода и передавать устойчивое владение Что мы ждём: 5+ лет опыта в DS/ML Engineering: делал(а) модели и системы, которые реально живут в проде, понимаешь ограничения latency/стоимости/надёжности Обязательный опыт в marketplace/e-com или AdTech, и именно в задачах, где оптимизируются деньги (revenue/margin/ROI/GMV-value), а не только “качество модели” Сильные Python + SQL, инженерная культура: чистый код, ревью, system design, документация Умение работать в условиях “грязной реальности”: любопытство копаться в данных, находить несостыковки, собирать корректные определения метрик Понимание экспериментов и причинности: метрики, дизайн, интерпретация результатов, guardrails Будет плюсом, если есть 3 из 5: Опыт построения рекламных систем и аукционов Опыт в поиске/рекомендациях (общие принципы ранжирования, retrieval → ranking, метрики качества). Запускал больше 20+ A/B-тесты, работал со сложными деревьями метрик Опыт многокритериальной оптимизации и строгих ограничений Опыт борьбы с фродом/спамом/манипуляциями в рекламных сигналах. Почему это интересно: Современный стек - Python, NumPy, Pandas, scikit-learn, CatBoost, PyTorch, Hugging Face, ONNX, Elasticsearch, ClickHouse, PostgreSQL, Airflow, Spark, Docker, Kubernetes, Kafka, GrowthBook Даем широкую зону ответственности и возможность влиять на архитектурные и продуктовые решения. А ещё рады обсуждать твои инициативы и реализовывать их Уникальная культура – мы сохранили дух стартапа, при этом уже отстроили зрелые процессы Формируем измеримые цели всей командой и не просто выполняем их "для галочки", а замеряем эффективность и общее влияние нашей работы на бизнес Работа в командах сильных специалистов, где ценится глубина экспертизы и инженерное мышление Команды слушают и слышат друг друга, выступая в роли партнеров, а не исполнителей Что мы предлагаем: Удаленка из любой точки мира или уютный офис в Ташкенте У нас можно расти в инженерном или управленческом треке, а еще выстроена регулярная оценка перформанса Платим на уровне топовых компаний российского рынка Обучение и развитие — мы поддерживаем как внутри компании, так и за ее пределами (митапы, конференции, профессиональное обучение, публикации). А еще помогаем развивать личный бренд База — комьюнити профессионалов с желанием делать круто. Приятный бонус — ДМС в привязке к вашей локации, обучение и другие плюшки