ML Engineer / Applied AI Engineer

Зараз шукаємо ML Engineer / Applied AI Engineer, який допоможе нам в створенні рішень для персоналізації та пошуку товарів на базі штучного інтелекту для нашої e-commerce платформи.

Наша головна мета - перейти від класичних товарних рекомендацій до персоналізації, орієнтованої на конкретні цілі користувача (goal-oriented personalization). 

Зараз хочемо розробити AI/ML рішення, які здатні розуміти наміри клієнта (customer intent), поєднувати їх із контекстом користувача та даними про товари, і у відповідь повертати релевантні добірки продуктів або сценарії супроводу покупки, а не просто рекомендації окремих позицій.

Ця роль меншою мірою зосереджена на розробці самих моделей, і більшою - на збиранні повного технічного пазлу: data pipelines, ML-інфраструктура на базі AWS, model serving, інтеграція LLM, оркестрація, моніторинг, fallback-логіка та стабільність системи у продакшені.
 

Що треба робити:

• Будувати ML/AI інфраструктуру для персоналізації, пошуку, рекомендацій та підбору товарів.
• Впроваджувати data та ML-пайплайни з використанням сервісів AWS.
• Працювати з даними про поведінку клієнтів, історію замовлень, каталоги, ціни, залишки на складах та промо-акції.
• Розробляти логіку для розпізнавання намірів користувача (intent understanding), ранжування, рекомендацій та формування кошика.
• Інтегрувати компоненти на базі LLM там, де вони допомагають структурувати наміри клієнта та/або покращити процес пошуку товарів.
• Моніторити якість моделей, затримку (latency), витрати (cost) та стабільність у продакшені.
• Взаємодіяти з командами Product, Backend, Data Engineering, Data Science та Analytics для створення end-to-end рішень.
• Підтримувати проведення A/B тестування та вимірювати вплив рішень на бізнес-показники.

Що для нас важливо:

• 3+ роки досвіду в ML Engineering, MLOps, Applied AI, Data Science або суміжних ролях.
• Грунтовні знання Python та SQL.
• Сильний практичний досвід роботи з AWS (S3, Athena, SageMaker, Lambda, EventBridge, CloudWatch) або аналогами.
• Практичний досвід в MLOps: ML-пайплайни, деплой, моніторинг, версіонування та підтримка продакшену.
• Практичний досвід в таких напрямках: рекомендаційні системи, пошук/релевантність, системи пошуку інформації (retrieval systems), моделі ранжування або платформи персоналізації.
• Практичний досвід побудови готових до продакшену ML/AI рішень, особливо для сценаріїв: запит користувача → парсинг наміру за допомогою LLM → структуровані параметри → пошук/retrieval → ранжування/рекомендація → персоналізована добірка товарів.
• Розуміння специфіки даних та бізнес-метрик.
• Гарні комунікативні навички та вміння працювати в крос-функціональних командах.
   

Яким бачимо кандидата:

Прагматичний ML/Applied AI інженер, який вміє об'єднувати дані, моделі, інфраструктуру та потреби продукту в стабільні продакшн-рішення.
 

Чому MAUDAU це круто?

• Ти матимеш вплив на продукт made in Ukraine, яким користуються тисячі і мільйони;
• Ти будеш частиною скілової tech команди;
• Ти матимеш справжні виклики та амбітні цілі;
• Ти будеш працювати з крутою командою однодумців  та відкритим керівництвом;
• Регулярно отримуватимеш новини компанії у вигляді дайджестів та зустрічей All Hands;
• Ти будеш отримувати своєчасний та відкритий зворотній зв’язок;

Як працює наша tech команда? 

• Маємо зрозумілий code style;
• Не гальмуємо: лише up-to-date фреймворки, бібліотеки і технології;
• Працюємо з технічним боргом щоквартально;
• Працюємо у self-organized scrum team, де кожен має вплив на процеси та продукт;
• Маємо сильну спрацьовану і професійну команду, яка обмінюється досвідом і співнавчається.

Як член команди MAUDAU ти можеш розраховувати на:

• Реальний ownership та вплив на продукт;
• Можливості для твого особистого розвитку, навчання та зростання;
• Гнучкий графік та можливості віддаленої роботи;
• 20 робочих днів оплачуваної відпустки, оплачувані лікарняні без бюрократії та додатковий вихідний день на твій день народження.