Senior ML Engineer (Search/Marketing Automation)

Joom — это глобальная трансграничная торговая площадка, где миллионы людей могут найти все, что им нужно, по справедливым ценам. Joom делает шоппинг легким и увлекательным, предоставляя доступ к интересным и уникальным товарам со всего мира.

Joom является одним из ключевых бизнесов Joom Group, международной группы технологических e-commerce компаний, основанной в 2016 году в Латвии. Joom также включает другие направления: JoomPro — первая и единственная комплексная трансграничная B2B-торговая площадка; JoomPulse — инструмент ИИ-аналитики для продавцов Mercado Livre; и Onfy — фармацевтический маркетплейс в Германии. Офисы Joom Group расположены в Латвии, Китае, Германии и Бразилии, а штаб-квартира — в Лиссабоне, Португалия. Мы работаем как одна международная команда, обмениваясь знаниями и сотрудничая между странами, бизнесами и продуктами.

Мы ищем Senior ML разработчиков в наши команды:

1. Search team: вы будете заниматься улучшением основных алгоритмов поиска, повышением понимания системой запросов пользователей и увеличением релевантности продуктов, возвращаемых по этим запросам. Вы также будете разрабатывать новые функции для улучшения общего пользовательского опыта. Технологический стек: Go, Python, Scala, Spark, современные LLM, PyTorch, Docker, Kubernetes, Airflow, MongoDB, Cassandra, Kafka, Jenkins.
2. Marketing Automation team отвечает за автоматизацию маркетинга и оптимизацию его эффективности. Мы отвечаем как за внешний маркетинг (покупка рекламы), так и за внутренний маркетинг (прямое общение через push-уведомления/электронные письма). Мы предоставляем инфраструктуру и инструменты для эффективного маркетинга. Технологический стек: Spark, Scala, Python, Airflow, Go.

Требования

• Сильные алгоритмические навыки: знание фундаментальных алгоритмов и структур данных, а также их реализации в стандартных библиотеках.
• Владение любым языком программирования: опыт разработки и отладки распределенных высоконагруженных приложений, написание тестируемого кода.
• Опыт работы в области машинного обучения: знакомство с ключевыми подходами к моделированию и обучению (линейные модели, GBDT, DNN и т. д.), знание статистики и опыт сквозной разработки ML, включая анализ необработанных данных, формулирование гипотез, создание моделей, экспериментирование и внедрение результатов в производство.