ML Tech Lead / ML Product Owner

Временная зона команды

(GMT+3) Москва.

О команде

У них небольшая и опытная команда (100 человек), многие сотрудники — выпускники МГУ, МФТИ, ВШЭ, Сколтеха, ШАД Яндекса, бывшие сотрудники Яндекса, Google, Samsung, Тинькофф, Rambler, Booking, есть грандмастер Kaggle (однако всё это, разумеется, не является ограничением для кандидатов — смотрят на навыки, а не на регалии).

Обязанности

• Разработка переиспользуемых ML, MLops и аналитических решений на Python, написание качественного кода (написание кода будет занимать существенную часть рабочего времени).
• Составление бэклога развития; по сути необходимо быть product owner внутреннего продукта с сильным технологическим уклоном.
• Глубокое погружение в деятельность DS-команд, решающих проблемы клиентов, для обобщения их потребностей и бережного внедрения разрабатываемых инструментов в их процессы.
• Постоянное исследование и мониторинг рынка близких по смыслу инструментов (системы версионирования экспериментов, хранилища признаков, инструменты для сёрвинга моделей, инструменты для пайпланизации вычислений и др.).
• Управление командой ML Engineer'ов и разработчиков (постановка и ревью задач, управление мотивацией, найм).

Кого ищут

Между продуктами и проектами, даже очень разными с первого взгляда (например, системой предсказания спроса в ритейле и системой оптимизации графика производства на заводе), есть много общего с технической точки зрения — правильно настроенная инфраструктура, системы версионирования (данных, экспериментов) и пайпланизации, библиотеки признаков, внутренние обёртки над популярными библиотеками машинного обучения, системы сёрвинга моделей и т. п.

Они ищут руководителя разработки внутренних ML, MLops и аналитических инструментов (Python), переиспользуемых между различными продуктами и проектами, чтобы деятельность команд, работающих с клиентами, была более эффективной, результативной и переиспользуемой в будущем.

На что смотрят

• Хорошие навыки разработки (например, вы сталкивались почти со всем из списка: Python, Gitlab-CI, Docker, SQL, Kubernetes, Airflow, Flask, Asyncio, code-review).
• Хорошие навыки в ML, Big Data и аналитике (например, вы сталкивались почти со всем из списка: Pandas, XGBoost, TensorFlow, Plotly, Spark, DVC, Kubeflow, Shap, Hyperopt).
• Интерес к мониторингу новых инструментов на рынке ML, MLops и Big Data.
• Понимание процессов и опыт работы на DS и аналитических проектах: дизайн экспериментов, подготовка данных, обучение моделей, вывод моделей в продакшн, подсчёт метрик и др. (этим не надо будет заниматься самостоятельно, но надо находить максимальное взаимопонимание с коллегами data scientist'ами, решающими реальные практические задачи с жёсткими внешними сроками для требовательных клиентов на зачастую проблемных данных).
• Продуктовые навыки: умение отбрасывать лишнее, обобщать переиспользуемое, проводить анализ перед началом работы, признавать ошибочные продуктовые решения, вести комфортную и продуктивную коммуникацию с коллегами (особенно с внутренними заказчиками).

Будет плюсом:

• Опыт управления командой.

Условия

• Гибкий график работы.
• Удаленная работа при желании.
• Компания растёт быстро (12х за последние три года), так что постоянно появляются новые зоны ответственности, которые они с удовольствием передадут в надёжные руки.
• Поддержка в профессиональном и карьерном росте.
• Оформление полностью белое по ТК РФ.
• ДМС (включая стоматологию) в хороших клиниках Москвы и Московской области.
• Уютный 24/7 офис в центре Москвы (2 минуты от м. Сухаревская) со всем необходимым для комфортной работы.