Что мы ожидаем от кандидата:

• Опыт полного цикла решения ML-задач (от аналитики и прототипирования до вывода моделей в production);
• Отличное владение Python, уверенное использование библиотеки и инструменты классического ML-стека;
• Глубокое понимание методов ранжирования (Learning to Rank) (pointwise, pairwise, listwise) и соответствующих метрик.
• Опыт A/B тестирования — от планирования до анализа результатов.
• Практический опыт написания SQL запросов, разработки архитектуры решений и проведения Code Review;
• Работала с инструментами разработки и CI/CD (Git, Gitlab, Jira).

Чем предстоит заниматься:

• Разрабатывать и улучшать модели ранжирования для персонализации.
• Создавать оффлайн и онлайн пайплайны для обработки событий взаимодействия и поведения пользователей.
• Экспериментировать с классическими и нейросетевыми подходами ранжирования
• Участие во всех этапах жизненного цикла ML-продуктов: от бизнес-анализа и разработки до внедрения и поддержки;
• Работа с большими объёмами данных: обработка, анализ, извлечение инсайтов;
• Проведение A/B-тестов, анализ результатов и принятие решений на их основе.

Будет плюсом:

• Опыт внедрения моделей в продакшен (через FastAPI, Triton, gRPC).
• Опыт построения рекомендательных систем
• Навыки ускорения inference: ONNX, quantization, distillation.

Стек: Python, SQL, Polars, PyTorch, Airflow, Docker, Kubernetes, Grafana, Prometheus

Мы предлагаем:

• Развитие и карьерный рост- грейдинг+ адаптация;
• Офис в центре города;
• Обучение, тренинги и курсы за счет компании;
• Бесплатный тренажерный зал в офисе и доп скидки на абонементы в другие залы;
• Электронная библиотека - Kaspi Books и доступное приложение к нему;
• Клубы по интересам (настолки, киберспорт);
• Лояльные предложения для сотрудников (автокредит).