ML-инженер/Machine Learning Engineer

OneTwoTrip — современный и технологичный онлайн-сервис для организации путешествий, работающий на мировом рынке 14 лет. Благодаря работе команды OneTwoTrip на сайте и в мобильном приложении можно найти и забронировать номер в одном из 2 000 000 отелей и апартаментов по всему миру, купить авиабилет одной из 800 авиакомпаний, оформить билет на поезд или автобус по России и странам СНГ, арендовать автомобиль и заказать экскурсию с гидом. Ежедневно мы работаем для того, чтобы десятки миллионов поисковых запросов превращались в десятки тысяч путешествий. Клиентами OneTwoTrip являются более 10 000 000 человек. Мы ищем ML-инженера, который усилит DS-команду и возьмёт на себя развитие одного из ключевых продуктовых направлений. Команда небольшая и растёт. У каждого — своё крупное направление с амбициозными задачами. Свобода действий максимальная: вы сами принимаете решения по подходам и архитектуре, ведёте направление от исследования до прода — и видите результат в метриках. Здесь нет бюрократии — от идеи до A/B-теста за дни, не месяцы. Первые задачи берёте вместе с Head of DS, потом постепенно наращиваете зону ответственности. Есть и наставничество, и пространство для роста — и в технике, и в бизнес-мышлении. Чем предстоит заниматься: ​​Обучать, калибровать и развивать ML-модели для продуктовых задач (классификация, регрессия). Feature engineering на табличных данных: разнообразные клиентские и продуктовые данные, категориальные фичи, временные признаки, агрегаты Исследовать нестандартные подходы : стекинг, эмбеддинги, нетривиальные архитектуры моделей — если это даёт прирост качества Вести развитие модельного направления — от исследования и прототипа до production, мониторинга и итераций улучшения Работать с production-пайплайнами разного типа Проектировать и анализировать A/B-тесты : гипотезы, метрики, интерпретация результатов Работать с данными через SQL: аналитические запросы, построение витрин, валидация Взаимодействовать с продуктовой командой и маркетингом — переводить бизнес-задачи в модельные, обсуждать результаты, предлагать решения При необходимости выходить за рамки чистого DS : витрины, логика сервиса, оптимизация пайплайна. Это не основной фокус, но в небольшой команде границы гибкие — и всегда есть поддержка Что для нас важно: Опыт в классическом ML от 3–4 лет . Градиентный бустинг, калибровка, кластеризация, feature selection, кросс-валидация с учётом времени — ваша повседневность Понимание калибровки . Вы понимаете, зачем нужна калиброванная вероятность и чем она отличается от сырого скора модели Python не только в ноутбуках. Вы умеете писать проектный код — структурированный, читаемый, пригодный для работы в сервисе. Готовность работать с микросервисами (Flask/FastAPI) приветствуется SQL на хорошем уровне: Оконные функции, витрины, сложные запросы Самостоятельность и желание расти. Вы ведёте задачу от постановки до результата, принимаете решения — при этом всегда можно обсудить подход, получить помощь и обратную связь Будет плюсом : Опыт построения production-пайплайнов: мониторинг, логирование, идемпотентность Практика работы с эмбеддингами, стекингом, ансамблями Опыт работы с данными в e-commerce Опыт проектирования многоступенчатых модельных решений — от выбора таргета и постановки задачи до постобработки выхода модели Понимание дизайна экспериментов и анализа эффектов Желание вести развитие целого направления, а не только отдельных задач Мы предлагаем: ​​​​ ДМС + телемедицину, оформление по ТК и белая зарплата Удаленку/гибрид - по желанию Возможность работать из любой точки мира Работу в аккредитованной IT-компании Обмен опытом с коллегами, раз в 2-3 недели tech-talks Разговорный онлайн-клуб английского языка Компенсацию внешнего обучения в размере 80% Работу в атмосфере постоянного движения вперед с командой единомышленников Возможность роста и развития внутри компании А также интересные корпоративы, вечеринки, тревел-офисы и многое другое, о чем мы готовы рассказать вам на интервью! Ждем ваших откликов :)