ML-инженер в команду «Матчинг»

Алексей Романов, Senior ML Engineer и тимлид команды матчинга

«Матчинг — сердце продукта и бизнеса. Мы разрабатываем алгоритмы, которые поддерживают жизнь маркетплейса»

Привет! Меня зовут Алексей, я Senior ML Engineer и тимлид команды матчинга в Профи.ру. Наш сервис помогает клиентам находить профессионалов для разных задач, а специалистам — зарабатывать на том, что они любят и умеют делать.

Команда матчинга разрабатывает core-технологии маркетплейса услуг, которые позволяют клиентам и специалистам быстро находить друг друга. Мы не только собираем датасеты и обучаем ML-модели, но и формулируем признаки, доводим их расчёт до прода, проектируем инференс, настраиваем пайплайны данных, мониторим стабильность и качество моделей.

Сейчас улучшаем работу «веера» — механизма, алгоритмы которого определяют, кто из специалистов получит информацию о свежих заказах в первую очередь. Это будет твой основной проект на первое время.

Технологии

Твои основные инструменты: Python, Apache Spark, SQL, Prefect, MLflow.

Стек команды в целом: Python, Apache Spark, Prefect, MLflow, ClickHouse, Elasticsearch, MySQL, PHP, Scala, TypeScript.

Зачем тебе к нам

Влиять на продукт и видеть результат своей работы. Матчинг — одна из ключевых технологий маркетплейса. От качества наших решений зависят бизнес-метрики и счастье пользователей.
Быстро расти. Здесь минимум бюрократии, прозрачные процессы, культура ревью и обмена опытом. Задач много, и они разные, так что можно быстро прокачаться в том, что тебе интересно.
Работать осмысленно. У наших задач нет готовых решений. Каждый алгоритм — как мини-продукт. Важно глубоко погружаться, смотреть под разным углом, экспериментировать и изобретать, предлагать улучшения.

Чем предстоит заниматься

В первые три месяца:

Понять, как устроена работа с данными и деплой моделей матчинга.
Разобраться в работе «веера».
Научиться проверять гипотезы в офлайне и онлайне.

В ближайшие полгода-год:

Предложить улучшения для «веера» и начать претворять их в жизнь.
Познакомиться с продакшн-кодом сервисов матчинга и начать поддерживать часть из них.

В будущем:

Взять на себя другие модели, связанные с эффективностью работы маркетплейса.
Предлагать точки роста в процессах и задачах компании, которые могут быть решены с помощью ML-алгоритмов.

Что нужно, чтобы к нам присоединиться

Опыт работы с моделями в проде. Понимаешь основные принципы построения инфраструктуры для ML. Здорово, если есть опыт самостоятельного выведения моделей в прод или написания backend-сервисов.
Желание погружаться в продукт, а не только писать код. В каждой задаче матчинга важно разбираться, как это повлияет на пользователей и работу сервиса. Нам важно, чтобы тебе было интересно погружаться в суть процессов, а не только заниматься инфраструктурными задачами.
Умение задавать вопросы. У нас сложный продукт, поэтому без вопросов не обойтись :) Мы всегда готовы помочь и подсказать, как что-то работает. Главное — не сидеть со своим вопросом в одиночку.
Инициативность и ответственность. В матчинге много нерешённых задач. Если видишь, как что-то улучшить — поговори с командой.