ML Engineer: создаём будущее ритейла вместе!
Вас вдохновляет идея, что ваши модели машинного обучения могут влиять на опыт миллионов семей по всей стране? Хотите видеть, как ваши решения делают покупки проще, персональнее и удобнее для родителей и детей? Тогда присоединяйтесь к команде «Детского мира» — лидера рынка детских товаров!
Мы строим корпоративную AI-платформу: единое ядро, через которое продуктовые команды смогут быстро запускать LLM-сценарии (поиск по знаниям, ассистенты, агенты для Jira/Service Desk, протоколы встреч и др.) с контролем качества, безопасности и стоимости.
Если вам интересно создавать с нуля “ядро” LLM-решений, а не реализовывать простые частные задачи — будем рады познакомиться.
Чем предстоит заниматься:
– Разрабатывать, обучать и внедрять ML-модели для задач прогнозирования спроса, персонализации, ценообразования и оптимизации бизнес-процессов.
– Анализировать большие массивы данных, выявлять закономерности и предлагать решения для повышения эффективности компании.
– Участвовать в проектировании архитектуры ML-систем, интегрировать модели в продакшн.
–
Проектировать и развивать LLM-платформу: LLM Gateway, prompt management, orchestration (workflow/agents), RAG-ядро
– Подключать источники знаний компании (Confluence/Jira/wiki/кодовая база/документы), строить ingestion-пайплайны, обеспечивать актуальность данных
– Развивать retrieval слой: chunking, hybrid search, reranking, контекстное сжатие, цитирование источников
– Встроить LLMOps: версионирование промптов/индексов/конфигов, регрессионные тесты, quality gates, canary/rollback
– Настроить наблюдаемость: end-to-end трассировка (запрос → retrieval → ответ + агентские трейсы), метрики качества/латентности/стоимости, алерты
– Обеспечить enterprise-требования: ACL/пермишены, аудит, режимы логирования (redacted/no-log), защита от prompt-injection
– Оптимизировать стоимость и производительность (кэш, routing, лимиты контекста).
– Проводить A/B тестирования, оценивать качество моделей и их влияние на бизнес-метрики.
– Сотрудничать с командами аналитики, IT и маркетинга для поиска новых точек роста.
Что важно для успеха:
– Опыт 3+ лет в ML/Backend/Platform роли, где вы строили прод-сервисы с подтвержденным результатом
– Уверенный Python (или Go/Java + готовность писать на Python), понимание API-сервисов (REST/gRPC), асинхронность
– Практический опыт с RAG/поиском: векторный поиск, hybrid подходы, reranking, работа с embeddings
– Понимание принципов LLMOps/MLOps: версии, тестирование, мониторинг, релизы, инциденты
– Опыт Docker + Kubernetes (деплой, масштабирование, конфиги), Linux
– Умение проектировать системы с учётом безопасности (RBAC/ACL), логирования и аудита
– Глубокие знания Python и основных ML-библиотек (scikit-learn, pandas, numpy, PyTorch или TensorFlow).
– Практический опыт построения и внедрения моделей машинного обучения в продакшн.
– Умение работать с большими данными (SQL, Spark, Hadoop — будет плюсом).
– Навыки анализа данных, визуализации результатов и интерпретации выводов.
– Опыт участия в командных проектах, коммуникабельность, инициативность.
Ключевые навыки
LLM / RAG / Vector Search • Python • API (REST/gRPC) • Kubernetes/Docker • Observability • Security/ACL • LLMOps/MLOps • GPU inference (плюс)
Условия и преимущества:
– Официальное трудоустройство, стабильная «белая» зарплата.
– График 5/2, 8-часовой рабочий день.
– Возможность работать в гибридном формате: часть времени в современном офисе, часть — удалённо, готовы обсуждать полностью удаленный формат в РФ.
– Интересные задачи, масштабные проекты, влияние на ключевые бизнес-процессы.
– Дружная команда профессионалов, поддержка развития и обучения.
– ДМС
О компании Группа компаний «Детский мир» — ведущий российский холдинг в сфере товаров для детей, объединяющий более 300 магазинов в России и Казахстане, а также интернет-магазин. Мы ценим инновации, поддерживаем развитие сотрудников и создаём лучшие решения для семей с детьми. Присоединяйтесь к нам и станьте частью истории бренда с полувековой историей!