Freedom Lifestyle — экосистема цифровых продуктов: Arbuz.kz, Freedom Travel, Freedom Ticketon и новые направления в AI и робототехнике. Мы создаём сервисы, которыми люди пользуются каждый день — чтобы покупать, путешествовать и отдыхать.

Мы строим интеллектуальную инфраструктуру для онлайн-продуктового ритейла: от управления ценами и запасами до персонализации покупательского опыта. Ищем Senior AI/ML Engineer, который возьмёт ownership ключевых ML-инициатив и поможет превратить данные в конкурентное преимущество.

Что необходимо знать и уметь:

• Опыт в ML/DS от 4 лет, из них минимум 2 года — в продуктовой среде с реальным трафиком и метриками.

• Опыт полного ML-цикла: постановка задачи → исследование данных → обучение → деплой → мониторинг и поддержка.

• Глубокая экспертиза минимум в одном из направлений:

  • рекомендательные системы;

  • ранжирование и search (learning-to-rank);

  • динамическое ценообразование (pricing, elasticity);

  • product matching / entity matching.

• Сильный Python (pandas/polars, sklearn, PyTorch или TensorFlow), уверенный SQL (витрины, оптимизация запросов).

• Понимание MLOps-практик: версионирование моделей и данных, воспроизводимость, A/B-тестирование, мониторинг дрейфа.

• Умение переводить бизнес-задачу в ML-постановку и обратно.

• Самостоятельность и ownership: способность вести задачу от идеи до результата, работать с продуктом, аналитикой и инженерией.

• Активное использование AI/LLM в ежедневной работе (агенты, prompt engineering, fine-tuning, автоматизация разработки).

Будет плюсом:

• Опыт в e-commerce / e-grocery / ритейле (каталог, промо, цены, запасы, поиск).

• Практика с transformers и embeddings (HuggingFace, sentence-transformers), semantic search.

• Опыт с RecSys/Retrieval: LightFM/implicit, Faiss, векторные базы (Qdrant/Weaviate).

• Работа с LLM-агентами и RAG-пайплайнами.

• Публикации, open-source, участие в Kaggle/соревнованиях.

Чем ты будешь заниматься:

Работа над полным ML-циклом — от исследования до продакшена.

Основные направления:

• Dynamic Pricing — построение системы динамического ценообразования, балансирующей маржинальность, конкурентоспособность и эластичность спроса в реальном времени.

• Матчинг продуктов с конкурентами — разработка пайплайнов сопоставления товаров между каталогами разных ритейлеров с использованием NLP и CV.

• Рекомендательная система — развитие рекомендаций для главной, корзины, email и push-каналов, работа с cold start и разреженными данными.

• Поиск и ранжирование — улучшение релевантности, learning-to-rank, обработка опечаток, синонимов и семантический поиск.

• Персонализация каталога — построение системы персонализированных товарных полок на основе поведения пользователя.

Что ты получишь, присоединившись к нам:

• Участие в уникальном high-tech проекте;

• Оплату профильных курсов, участие в конференциях, митапах;
• Корпоративные предложения от Freedom Holding;
• Подписка Arbuz friends, которая дает нам до 28% кэшбека в FreedomSA.

• Возможность строить архитектуру и принимать технические решения.

• Команду, ориентированную на результат и инженерную культуру.