Senior/Staff ML-инженер (AdTech)

Локация: удалённая работа из любой точки мира или офис в Ташкенте

Компания

Uzum Technologies развивает маркетплейс Uzum Market и ML-системы поиска, рекомендаций и рекламной выручки.

Что делать

• Провести ревью рекламной системы: таргетирование, логирование, модели, ранжирование и эксперименты.
• Развивать CTR-модели, включая работу с признаками, архитектурой, калибровкой, дрейфом и разреженными сигналами.
• Запустить персонализацию рекламы с использованием user/product embeddings, контекстных признаков и cold start-стратегий.
• Проектировать data-пайплайны, разметку событий, атрибуцию, витрины, DQ-проверки и воспроизводимые процессы.
• Балансировать органическую и рекламную выдачу с помощью многокритериальной оптимизации и ограничений.
• Доводить решения до продакшена совместно с командами Search и RecSys, контролировать метрики и измеримый бизнес-эффект.

Требования

• 5+ лет опыта в DS/ML Engineering и разработки моделей и систем, работающих в продакшене.
• Обязателен опыт в marketplace/e-commerce или AdTech, связанный с оптимизацией revenue, margin, ROI или GMV-value.
• Сильные Python и SQL, навыки system design, code review, документации и инженерной разработки.
• Понимание экспериментов, причинности, дизайна метрик, интерпретации результатов и guardrails.
• Готовность работать с неоднородными данными, находить несоответствия и формировать корректные определения метрик.
• Удалённая работа доступна из любой точки мира; также возможна работа из офиса в Ташкенте.

Хорошо, если есть

• Опыт построения рекламных систем и аукционов.
• Опыт в поиске и рекомендательных системах, включая retrieval, ranking и метрики качества.
• Опыт проведения более 20 A/B-тестов и работы со сложными деревьями метрик.
• Опыт многокритериальной оптимизации, строгих ограничений или борьбы с фродом и манипуляциями.

Культура и преимущества

• Стек включает Python, NumPy, Pandas, scikit-learn, CatBoost, PyTorch, Hugging Face, ONNX, Elasticsearch, ClickHouse, PostgreSQL, Airflow, Spark, Docker, Kubernetes, Kafka и GrowthBook.
• Широкая зона ответственности и влияние на архитектурные и продуктовые решения.
• Сочетание стартап-культуры со зрелыми процессами и измеримыми командными целями.
• Возможность развиваться в инженерном или управленческом треке и проходить регулярную оценку эффективности.
• Поддержка обучения, конференций, профессиональных публикаций и развития личного бренда; ДМС зависит от локации.