Travelpayouts: TechnologyTravelpayouts — партнёрская платформа от создателей Авиасейлс, специализирующаяся на монетизации тревел-трафика. Мы помогаем тревел-блогерам и вебмастерам по всему миру зарабатывать на своих сайтах с помощью партнёрских инструментов от брендов Booking.com, Tripadvisor, Viator и др.
Мы ищем Middle+ ML Engineer, который поможет построить ML-направление в компании.
У нас сильная команда, современный стек и очень высокая скорость проверки гипотез. Сейчас в проде крутится несколько своих моделек и обвязок вокруг LLM API. В планах — улучшение существующих моделей и добавление новых: расширенный классификатор контента, матчинг страниц и продуктов и прочее, а также работы по оптимизации и снижению затрат. Наши решения запускаются на миллионах сайтов, не ограничены ни платформами, ни географией, а значит задачи точно не будут скучными!
Наш стек:
- ML: Python, PyTorch, HuggingFace Transformers, scikit-learn, numpy
- LLM: OpenAI API через собственный gateway, промпт-инжиниринг, few-shot
- Backend (ML-сервисы): FastAPI, Docker
- MLOps: MLflow, Airflow-based пайплайны для регулярного переобучения
- DB: Postgres, MongoDB, Clickhouse
- Infrastructure: AWS, k8s, GitHub Actions
Что нужно делать
- Вести ML-проекты end-to-end и совместно с коллегами;
- Дообучать трансформенные модели под наши задачи классификации контента (интент, тематика, монетизируемость);
- Строить классические ML-пайплайны на табличных данных: фичеинжиниринг, бустинги, валидация;
- Работать с LLM через наш gateway: писать и итерировать промпты, собирать эвал-сеты, мерить качество;
- Участвовать в дизайне А/Б-тестов;
- Совместно с SE доводить решения до прода.
Чего ждём от тебя
- Опыт 3+ лет в ML/DS с реальными моделями в проде, а не только в тетрадках, опыт поддержки полного цикла жизни моделей, включая мониторинг и регулярные апдейты;
- Уверенный Python: ООП, тесты, типизация;
- SQL на уровне «могу сам достать данные для фичей и анализа»;
- Git и базовое понимание CI/CD;
- Опыт работы с FastAPI и Docker;
- Опыт с нейросетевыми моделями, особенно для текстовых данных: как минимум дообучал BERT-подобные трансформеры под свои задачи, идеально — понимаешь, как алгоритмы устроены внутри и можешь при необходимости заняться их оптимизацией или доработкой;
- Уверенное владение классическим ML: знание основных семейств моделей и границ их применимости, принципов валидации и фичеинжиниринга, основных метрик под разные классы задач;
- Опыт с LLM API: написание промптов, сбор few-shot примеров, замеры качества на эвал-сетах, использование LLM-as-a-Judge;
- Понимание A/B тестирования — дизайн закрывают аналитики, но ты должен мочь говорить с ними на одном языке.
Будет плюсом:
- Опыт с MLflow или похожими инструментами для трекинга экспериментов и реестра моделей;
- Опыт разработки на Go;
- Опыт построения регулярных пайплайнов переобучения.
Как мы работаем
- в любой точке мира: не привязываемся к локации, платим в долларах, любим путешествовать;
- без бюрократии: удобные процессы здорового человека, горизонтальные и открытые коммуникации, быстрое обсуждение идей и принятие решений;
- компенсируем: ДМС, психотерапию или иностранные языки, занятия спортом и больничный.
