Engineering Manager (ML)

Что вы принесете:

• 6+ лет опыта разработки, в том числе 3+ года создания производственных ML-систем (NLP, LLM-приложения, эмбеддинги или классификация в больших масштабах)
• 2+ года работы в качестве Engineering Manager или ML Team Lead в быстрорастущей компании электронной коммерции, маркетплейса или финтех-компании
• Практический опыт внедрения продуктов на основе LLM: проектирование промптов и конвейеров, дообучение, оценка, контроль затрат и задержек, собственные и API-модели
• Опыт создания и эксплуатации крупномасштабных конвейеров данных и ML (пакетных и потоковых), а также обеспечение их наблюдаемости, воспроизводимости и надежности
• Прочные основы бэкенда; вы комфортно разбираетесь в сервисах Go и Python и рассуждаете о распределенных системах
• Наш стек: Python, Go, PostgreSQL, Pub/Sub, BigQuery, GCS, Kubernetes, Google Cloud Platform, Airflow и архитектура микросервисов
• Глубокое понимание оценки ML: золотые наборы данных, рабочие процессы разметки, офлайн-метрики и A/B-тестирование, связанные с бизнес-результатами
• Продуктовое мышление: вы связываете качество каталога с конверсией, открываемостью и ростом продавцов, и можете соответствующим образом расставлять приоритеты
• Проактивный настрой и способность работать самостоятельно
• Сильные коммуникативные навыки на английском языке (уровень B2 или выше)

Желательно:

• Опыт работы с каталогами продуктов, PIM-системами или модерацией контента на маркетплейсе
• Опыт работы с арабским контентом
• Знакомство с требованиями к резидентности данных и регулируемым данным

Обязанности:

• Ответственность за сквозной конвейер данных продукта: прием из фидов и плагинов, обогащение ML, модерация и публикация, с четкими SLA по актуальности, охвату и качеству
• Разработка ML-дорожной карты для интеллекта каталога: охват дерева категорий и атрибутов, качество перевода, модерация с помощью ML, эмбеддинги товаров и рекомендации
• Руководство крупными межкомандными проектами и их внедрение в эксплуатацию
• Участие в квартальном планировании и определении дорожной карты; определение и отчетность по OKR для качества каталога и персонализации
• Анализ дизайнов функций и обеспечение соответствия нефункциональным требованиям, включая оценку ML, стоимость инференса, задержку и резидентность данных
• Создание и поддержка инфраструктуры оценки и разметки, которая позволяет команде измерять каждое изменение модели перед его попаданием в продакшн
• Контроль управления техническим долгом и обработки инцидентов в ML и бэкенд-сервисах
• Наем, оценка и мотивация членов команды; развитие ML-инженеров до владельцев бизнес-результатов
• Построение кросс-командного и межфункционального сотрудничества с командами Shopping, Offers, Monetisation, операторами каталога и поддержкой партнеров для повышения эффективности
• Формирование культуры, ориентированной на результаты и бизнес
• Мониторинг ключевых показателей эффективности команды
• Обеспечение прозрачности процессов и результатов для заинтересованных сторон и партнерских функций
• Оптимизация процессов для повышения производительности

Что мы предлагаем:

• Полный рабочий день по договору B2B
• Полностью удаленная работа
• Налоговая льгота до 20%
• 22 оплачиваемых выходных дня в год
• Опционы на акции (ESOP) в быстрорастущей компании перед IPO
• Гибкие льготы, которые вы можете использовать для велнеса, путешествий или обучения
• Работа бок о бок с высокопроизводительной международной командой инженеров в глобальном финтех-единороге