Lead Data Scientist, Machine Learning Engineer

Запрошуємо приєднатися до нашої команди Lead Data Scientist, Machine Learning Engineer

Обов’язки: очолити ML-напрям і дорожню карту; забезпечити перехід від ідей до стабільного продакшну й масштабування; доводити вимірюваний вплив на P&L.

Зони відповідальності:

• Пріоритети ML-ініціатив, архітектурні принципи, стандарт метрик/валідації;
• Операційний контур: стандарти датасетів/фіч, SRM-контроль, roll-out/rollback політики;
• Надійність/observability сервісів (SLO/SLI, алертинг, cost-aware інференс), включно з edge-сценаріями;
• Технічне лідерство: найм/менторинг, рев’ю, культура досліджень і знань;
• Data governance: PII, доступи, lineage, модельні карти/документація;
• Експериментальна платформа: події, стратифікація, інкрементальність;
• Ціноутворення/промо-моделі з еластичностями, канібалізацією, обмеженнями полиці/складу; місійна персоналізація;
• Синхронізація ML-цілей із бюджетом/планом, прозора звітність впливу;

Очікувані результати (приклади OKR):

• NDCG@K > 2 в.п. у персоналізації (A/B, статистична значущість);
• Зниження wMAPE у щоденних TS-прогнозах на рівні SKU магазин на 10−15%;
• Скорочення OOS/OSA-втрат на 5% та зменшення списань/втрат (waste/shrink) на 5%;
• Приріст ТО за рахунок релевантного промо-міксу в межах контрольних коридорів.

Вимоги:

• 5+ років у ML/DS, 2+ роки у ролі ліда/техліда;
• Підтверджений досвід побудови та виводу в продакшн on-prem ML-сервісів з тиражуванням по магазинах/регіонах;
• Кейси в CV/Recsys/TS із доведеним бізнес-ефектом; продакшн-Python/SQL; практики MLOps, тестування, моніторинг;
• Події (streaming) і batch, модельний моніторинг (дрейфи/стабільність/деградації), дизайн експериментів, бізнес-комунікаці.

Буде плюсом:

• Мультимодальні фічі/LLM-сигнали для cold-start; inventory-aware recsys; промо-оптимізація;
• Feature contracts/lineage/metadata management; оптимізація вартості інференсу (ONNX/TensorRT/quantization);
• Edge-інференс у залі/SCO, антифрод.

Технічний стек (on-prem):

Ролі/моделі

1. CV: Python, PyTorch, OpenCV, Albumentations, YOLOv8-v10 або Detectron2, TrOCR або Tesseract.
2. Recsys: NVIDIA Merlin/Transformers4Rec, implicit (ALS), LightFM, переранжування TS/Forecast: LightGBM, CatBoost, XGBoost, N-BEATS, N-HiTS, TFT
3. Вектори: FAISS, pgvector, Milvus | Qdrant. Pandas/Polars для локальної обробки.

NLP/LLM-платформа

1. NLP core: Hugging Face Transformers, Datasets, Tokenizers, SentencePiece, spaCy|Stanza (uk), Sacremoses.
2. LLM serving: vLLM|Hugging Face TGI; TensorRT-LLM|llama.cpp/gguf (за ресурсним профілем).
3. RAG: OpenSearch (BM25) плюс re-ranker, чанкінг та інжест, гібридний пошук з FAISS|pgvector або Milvus|Qdrant.
4. Evaluation: ROUGE, BLEU, METEOR, BERTScore, MTEB, Recall@K, MRR, NDCG. Security/PII: Microsoft Presidio.

MLOps/Serving/експерименти

1. MLflow (Tracking/Registry/Serving)
2. Serving: NVIDIA Triton | KServe | Seldon Core | Ray Serve
3. Feature Store: Feast (self-host)

Дані та платформа обробки

1. Стрімінг: Kafka | Redpanda
2. Обчислення: Spark | Flink
3. Оркестрація: Airflow | Dagster
4. Трансформації: dbt Core
5. SQL/вітрини: PostgreSQL, ClickHouse

Зберігання та архітектура даних

1. Lakehouse: Apache Iceberg | Delta Lake
2. Формати: Parquet, ORC
3. Об'єктне сховище: MinIO | CEPH

Спостережуваність/якість

1. Сервісна observability: Prometheus, Grafana, Loki
2. ML observability: Evidently, whylogs
3. Lineage/каталог: OpenLineage, OpenMetadata або DataHub

Інфраструктура та безпека

1. Контейнеризація/кластер: Docker, Kubernetes | OpenShift
2. Безпека: policy-as-code, керування секретами Vault | Sealed Secrets

Компанія пропонує:

• дистанційний або гібридний формат роботи;
• працевлаштування на умовах гіг-контракту або в штат (є можливість бронювання);
• оплачувану щорічну відпустку 24 календарних дня, оплачуваний лікарняний;
• регулярну виплату заробітної плати без затримок та в обумовлених обсягах, регулярний перегляд заробітної плати;
• можливість професійного та кар'єрного росту;
• курси підвищення кваліфікації.

Контактна особа: Катерина, тел.0984567857Показати телефон (t.me/KaterynaB_HR)