Загружаем источник...Мэтч & Сопровод
Покажет вашу совместимость и напишет письмо
Описание вакансии
#datascience
Frame Media ( Ташкент) расширяет свою команду и приглашает Senior DATA SCIENCE/ ML инженер
ЗНАНИЕ РУССКОГО ЯЗЫКА
Наш стек:
• Language: Python 3.11+ (Asyncio)
• ML/RecSys: CatBoost, LightFM, PyTorch, Implicit, TensorFlow Recommenders
• API: FastAPI, Pydantic, Redis
• Data: PySpark, ClickHouse, PostgreSQL
• Vector Search: Qdrant / Milvus
• DevOps: Docker, MLflow, CI/CD
Что нужно будет делать:
• Разрабатывать и внедрять RecSys с нуля: от сбора логов до двухуровневого ранжирования (Retrieval + Ranking).
• Создавать высоконагруженные API на FastAPI
• Работать с векторными хранилищами для мгновенного поиска похожих айтемов.
• Проводить A/B тесты и влиять на бизнес-метрики (Retention, Watch Time).
Мы ждем, что ты:
• Имеешь опыт в ML от 2-х лет и понимаешь специфику рекомендаций (NDCG, MRR, HitRate).
• Пишешь чистый, типизированный код и умеешь работать с асинхронностью.
• Умеешь самостоятельно готовить данные (SQL/PySpark) и деплоить свои решения в Docker.
Будет плюсом: Опыт с Kubernetes, Kafka или оптимизацией инференса (ONNX/TensorRT).
Условия:
График 5/2 удалено(фулл тайм)
Оплата 1500$-2000$
Официальное трудоустройство
Телефон для связи:
👉 Подписаться на канал @UzDev_Jobs
Frame Media ( Ташкент) расширяет свою команду и приглашает Senior DATA SCIENCE/ ML инженер
ЗНАНИЕ РУССКОГО ЯЗЫКА
Наш стек:
• Language: Python 3.11+ (Asyncio)
• ML/RecSys: CatBoost, LightFM, PyTorch, Implicit, TensorFlow Recommenders
• API: FastAPI, Pydantic, Redis
• Data: PySpark, ClickHouse, PostgreSQL
• Vector Search: Qdrant / Milvus
• DevOps: Docker, MLflow, CI/CD
Что нужно будет делать:
• Разрабатывать и внедрять RecSys с нуля: от сбора логов до двухуровневого ранжирования (Retrieval + Ranking).
• Создавать высоконагруженные API на FastAPI
• Работать с векторными хранилищами для мгновенного поиска похожих айтемов.
• Проводить A/B тесты и влиять на бизнес-метрики (Retention, Watch Time).
Мы ждем, что ты:
• Имеешь опыт в ML от 2-х лет и понимаешь специфику рекомендаций (NDCG, MRR, HitRate).
• Пишешь чистый, типизированный код и умеешь работать с асинхронностью.
• Умеешь самостоятельно готовить данные (SQL/PySpark) и деплоить свои решения в Docker.
Будет плюсом: Опыт с Kubernetes, Kafka или оптимизацией инференса (ONNX/TensorRT).
Условия:
График 5/2 удалено(фулл тайм)
Оплата 1500$-2000$
Официальное трудоустройство
Телефон для связи:
👉 Подписаться на канал @UzDev_Jobs
Будьте осторожны: если работодатель просит войти в их систему, используя iCloud/Google, прислать код/пароль, запустить код/ПО, не делайте этого - это мошенники. Обязательно жмите "Пожаловаться" или пишите в поддержку. Подробнее в гайде →
Текст вакансии взят без изменений
Источник -
