О нас:

Мы строим ведущую платформу классифайдных объявлений Узбекистана. Наш продукт помогает миллионам пользователей покупать и продавать — от недвижимости до электроники. ML — не вспомогательный инструмент, а ядро нашего продукта: поиск, ранжирование, модерация и рекомендации.

Команда находится на активной стадии построения ML-инфраструктуры с нуля: мы выбираем технологии, формируем процессы и закладываем фундамент для ML-платформы следующего поколения.

Обязанности

Чем предстоит заниматься:

• Развивать качество поиска: LTR-модели (LambdaMART/LightGBM), разрабатывать и интегрировать векторный поиск, улучшение поискового пайплайна (работа с саджестером, catpred).
• Строить ML-модели для Trust & Safety: обнаружение мошенничества, модерация объявлений, NER в мессенджерах, скоринг нарушений.
• Развивать систему рекомендаций - item2item, user2item рекомендации.
• Участвовать в проектировании и развёртывании ML-платформы (SageMaker, MLflow, Feast, Evidently, Airflow).

Стек:

Python / CatBoost / XgBoost / Solr / Sentence-Transformers / MLflow / SageMaker / Feast / Airflow / Trino / Iceberg

Требования

Что мы ищем:

• Опыт разработки и деплоя ML-моделей в production (2+ лет): классификация, ранжирование, регрессия, кластеризация.
• Уверенное владение Python и стандартным ML-стеком: scikit-learn, CatBoost/XGBoost, pandas, numpy.
• Понимание основ статистики и умение грамотно формулировать и проверять гипотезы.
• Опыт работы с реальными данными: очистка, feature engineering, работа с пропусками и дисбалансом классов.
• Умение работать с SQL и большими объёмами данных (Hive, Trino, Spark или аналоги).
• Способность самостоятельно довести задачу от постановки до результата — без постоянного контроля.