Wisebits

ML Engineer / Data Scientist (Search & Recommendations)

1 мес. назад

5000 EURCyprusMiddleRemote

pythonpytorchcatboostnumpypandaskubernetesdockerairflow

Wisebits, an international IT-holding, seeks an ML Engineer / Data Scientist to work on a high-load video hosting platform used by millions, focusing on search and recommendation systems.

О компании

Wisebits — международный IT-холдинг с сильной технической командой!
Наш ключевой продукт — высоконагруженный видеохостинг, которым ежедневно пользуются миллионы людей по всему миру.
Более чем за 15 лет на рынке мы сформировали профессиональную команду, где ценятся вовлечённость и инициативность.

Обязанности

Участвовать в разработке и улучшении рекомендательных систем (user-item, item-item, cross-platform)
Оптимизировать выдачу на страницах категорий, каналов и тегов
Строить text-to-video поиск: embedding-модели, ранжирование, семантический поиск
Превращать ML-прототипы в production-сервисы: оптимизация inference, профилирование, подготовка фич, контроль качества моделей
Разрабатывать высоконагруженные ML сервисы на Python, включая gRPC/Triton

Требования

Опыт работы с рекомендательными системами, поиском или смежными задачами от 2 лет
Уверенные знания Python и ML-фреймворков (PyTorch, CatBoost и др.)
Опыт внедрения моделей в продакшн
Понимание принципов оффлайн- и онлайн-оценки моделей

Условия

Работа над ML-продуктом с миллионами пользователей и живыми метриками
Компактная команда, каждый инженер влияет на продукт и может развивать экспертизу сразу в нескольких направлениях
Опытные коллеги, с которыми интересно дискутировать, совместно размышлять и запускать новые проекты и фичи
Простая структура — минимум бюрократии, максимум ответственности
Стабильная зарплата, ежегодный рейз и премии
Бонусы: медстраховка, налоговая компенсация, обучение, техника, курсы языков
Релокация на Кипр: визовая поддержка, оплата переезда, билеты и первый месяц жилья
Гибкий график, комфортная атмосфера и поддержка команды

О продукте

Высоконагруженный видеохостинг с миллионами пользователей
Рекомендательные системы и поисковые решения для платформы
ML-прототипы оптимизируются и переводятся в production-сервисы
Используются embedding-модели, ранжирование, семантический поиск

Другое

Стек: Python, PyTorch, CatBoost, Numpy, Pandas, Polars, CuDF, CuPy, Kubernetes, Docker, Airflow, Triton Inference Server, ClickHouse, MySQL