Junior ML engineer
Summary
Junior ML engineer at X5 Media building click/conversion prediction, auction, and dynamic-pricing models for a real-time retail ad platform; works with Python, scikit-learn, XGBoost, and Pandas on terabytes of behavioral data under senior mentorship.
Наш продукт — единая точка входа для рекламодателей, которая обеспечивает гибкое управление рекламой на всех цифровых площадках сети X5.
На сегодняшний день платформа имеет доступ к аудитории в 24 млн. человек, объединяет более 15 онлайн- и офлайн-каналов. От мобильных приложений до наружной рекламы — все наши инструменты помогают ритейлерам и производителям увеличивать продажи.
Мы развиваем ML-направление платформы и ищем Junior ML Engineer, который будет расти внутри сильной команды. Ты будешь работать с моделями, которые принимают решения в real-time за миллисекунды рекламного аукциона, и с терабайтами поведенческих данных для персонализации рекламы — под менторством senior-инженеров.
Чем предстоит заниматься:
- Строить модели предсказания кликов и конверсий (добавление в корзину, покупка).
- Развивать аукционные стратегии и модели динамического ценообразования.
- Участвовать в создании моделей принятия решения о показе рекламы: где, кому, что и когда показывать.
- Работать с GenAI-моделями: генерация и модерация аудио-, видео- и графического контента.
- Участвовать в выводе моделей в production и мониторинге их качества.
Что мы ожидаем:
- Базовые знания ML: классические алгоритмы, понимание жизненного цикла модели от идеи до валидации.
- Уверенный Python и ключевые библиотеки: scikit-learn, XGBoost, Pandas, NumPy.
- SQL: джойны, агрегации, оконные функции.
- Понимание базовых принципов работы с большими данными и интерес к real-time системам.
- Базовые знания нейронных сетей.
- Высшее образование (техническое или математическое) — законченное или последние курсы.
- Опыт от 6 месяцев — подойдут стажировки и pet-проекты.
Будет плюсом:
- Знакомство с PyTorch или TensorFlow.
- Участие в соревнованиях Kaggle/ODS или учебные проекты по рекомендательным системам.
- Опыт с Apache Spark (PySpark) — или готовность быстро освоить.
- Знакомство с MLOps: CI/CD для ML, Docker, базовый Kubernetes.
- Интерес к AdTech (RTB, programmatic, DSP/SSP), ритейлу и e-commerce.
- Опыт с колоночными БД (ClickHouse, Vertica) или NoSQL.