Опыт в области анализа данных и машинного обучения (от 3 лет). Релевантный опыт в поисковых системах будет плюсом.
Опыт в области анализа данных и машинного обучения (от 3 лет). Опыт работы с SQL, Hadoop, Hive, Spark.
Отличное знание Python, опыт работы с Spark, Pyspark, SQL, работа с S3. Знание современных алгоритмов машинного обучения и оптимизации.
Опыт работы от 5 лет(в том числе в банковском/финансовом секторе от 2-х лет) в роли аналитика/DS...
Опыт коммерческой разработки, уверенный Python. Практический опыт Computer Vision: классификация, детекция, сегментация изображений; работа с искажениями (повороты, засветы, шум, низкое...
Иметь опыт работы в банковской сфере. Иметь опыт разработки и внедрения ML-моделей от сырых данных до production.
Уверенный Python 3.8+, понимание алгоритмов и структур данных. Обработка данных в Pandas или Polars, Git, Linux.
Это роль с прямым влиянием на пользовательский опыт: результаты работы команды реально меняют то, что видят пользователи в продукте, и...
Опыт работы в аналогичной должности от 3-х лет. Понимание области NLP (SOTA архитектур моделей, LLM, фреймворки для разработки агентов).
Знание Python. Опыт работы в рекомендательных системах/поиске. Опыт работы в роли mle/ds от 5ти лет.
Опыт разработки ML-моделей от 3 лет. Уверенное владение Python, практический опыт работы с pandas, scikit-learn и XGBoost / LightGBM.
Уверенное знание Python и опыт разработки на нём. Понимание алгоритмов и структур данных. Практический опыт работы с PyTorch.
Опыт работы на позиции Data Scientist, ML инженер, LLM инженер (от 4-х лет/уровень Senior). Опыт работы с машинным...
Имеет опыт управления командой либо готов перейти в руководство из роли сильного Senior Data Scientist / ML-специалиста. Умеет выстраивать коммуникацию...
Опыт работы с командой Data Scientist-ов / ML-инженеров. Опыт запуска агентных решений (RAG с LLM/VLM). Опыт запуска продуктов...
Опыт коммерческой разработки на Python. Опыт работы в роли DS/MLE от 4ех лет. Глубокое понимание и практический опыт...
Опыт в части ML задач - не менее 1 года. Опыт работы и глубокое понимание классического ML. Продвинутые знания статистики и...
Опыта работы от 5ти лет по направлению разработки моделей. Опыта разработки моделей по направлению NLP от 3х лет.
Опыт работы в роли Data Scientist минимум 5 лет, из которых не менее 2 лет в качестве Tech Lead или...
Высшее образование в области математики, компьютерных наук или смежных технических дисциплин. Уверенное знание Python и опыт промышленной разработки.
Опыт разработки и внедрения LLM-based решений и AI-агентов: от прототипирования до промышленной эксплуатации. Опыт разработки в фреймворках: LangChain...
Опыт работы в роли DS/MLE от 4-ех лет. Практический опыт разработки моделей глубокого обучения с использованием PyTorch и...
Опыта работы по направлению от 2х лет. Знания SQL. Опыта работы с Python. Уверенного понимания методов машинного обучения.
Опыт работы DS/ML-инженером от 3х лет. Понимание архитектуры LLM и принципов prompt engineering. Опыт построения RAG-систем...
Опыт работы в DS-сфере от трех лет. Умеешь писать чистый и структурированный код на Python, знаешь классические алгоритмы и...
Опыт реализации и применения моделей машинного обучения в продакшн. Понимание основных методов и алгоритмов Machine Learning. Знание принципов работы нейросетевых...
Высшее образование по специальности физика/математика/химия/геология/ инженерные направления. Уверенное базовое владение языком программирования Python, хорошие знания синтаксиса SQL.
Сильный опыт с классической аналитикой и математикой (статистика, классификация, регрессия, кластеризация). Опыт в финансах, рисках, работе с просрочкой или смежных...
Опыт работы: от 1 года. - Высшее физико-математическое / техническое образование. - Основы линейной алгебры, методов оптимизации, теории вероятностей и математической статистики. -
Понимание принципов работы ML/AI (на уровне взаимодействия с командой Data Science). Навык разработки продуктовых стратегий и управления жизненным циклом...
Умение принимать взвешенные архитектурные решения и эффективно коммуницировать с командами разработки, Data Science и ИБ. Опыт интеграции и проектирования взаимодействия...
Опыт тимлида DS/ML (4+ лет) и общий опыт в IT около 6 лет, с фокусом на end-to...
...Ansible, в том числе с точки зрения безопасности. Умение аргументированно доносить риски ИБ для DevOps, MLOps и Data Science команд.
Компетенции: Python, DE, ML (Classic ML + NLP), Statistics, LLM/Agents, MLOps. Развитые soft-skill для общения с заказчиком.
...Ansible, в том числе с точки зрения безопасности. Умение аргументированно доносить риски ИБ для DevOps, MLOps и Data Science команд.
Имеете опыт взаимодействия с аналитиками и Data Scientists. Создавали собственных AI-агентов, skills/tools, MCP-интеграции или многошаговые AI-workflows...
Личностные (soft skills): Способность выстраивать конструктивное взаимодействие с Data Scientists и ML-инженерами без блокирования экспериментов. Умение переводить риски ИБ...
О роли Присоединяйтесь к инженерной команде Shopify, где код — это ядро, а инновации двигают коммерцию вперёд. В роли Java Search Infrastructure Engineer вы будете создавать распределённые системы, обеспечивающие обслуживание поисковых запросов по миллиардам товаров. Вы будете сотрудничать с платформенными инженерами и SRE, чтобы создавать масштабируемую и отказоустойчивую поисковую инфраструктуру, которая помогает мерчантам успешно вести «бесконечную игру» предпринимательства. Ключевые обязанности * Создавать высокопроизводительные scatter-gather-системы, которые координируют запросы по сотням шардов и эффективно агрегируют результаты. * Отвечать за поисковые API end-to-end: проектирование интерфейсов, балансировка нагрузки, circuit breaking и graceful degradation. * Оптимизировать сеть и производительность JVM: пулинг соединений, батчинг запросов, тюнинг GC и профилирование для сценариев высокой нагрузки. * Проектировать комплексную наблюдаемость через структурированное логирование, метрики и распределённый трейсинг. * Создавать фреймворки A/B-тестирования, обеспечивающие экспериментирование на основе данных в масштабе. * Решать задачи распределённых систем: консистентность, доступность, устойчивость к хвостовым задержкам (latency tail) и обработка отказов. Квалификация * Подтверждённая экспертиза в Java для создания production-распределённых систем в масштабе. * Опыт работы с поисковой инфраструктурой, в частности с паттернами scatter-gather и распределённым исполнением запросов. * Экспертиза в сетях: HTTP/2, тюнинг TCP, управление соединениями, проектирование протоколов. * Опыт с сервисными фреймворками: Thrift, gRPC или аналогичными RPC-фреймворками. * Экспертиза в наблюдаемости: построение пайплайнов логирования, инфраструктуры метрик, распределённого трейсинга. * Опыт с балансировкой нагрузки и A/B-тестированием: консистентное хеширование, адаптивная маршрутизация, дизайн экспериментов. * Сильные навыки сотрудничества: работа с кросс-дисциплинарными командами, включая платформенных инженеров и data scientists. Особенности процесса найма Shopify гордится скоростью — не только в выпуске продуктов, но и в процессе найма. Если вы готовы подать заявку, будьте готовы к собеседованию в течение недели. Цель — завершить весь цикл интервью за 30 дней. Ожидается прохождение парного программирования с использованием собственной IDE. Примечание: Роль может требовать дежурств on-call.