ВАКАНСІЇ: Machine Learning Engineer (Prom.ua)
(вакансія від 10.09.2025)
Регіон: Київ
Вид зайнятості: повна зайнятість
Досвід роботи: від 2 років
Освіта: вища
ОПИС ВАКАНСІЇ

Prom.ua — найбільший маркетплейс України, де продаються понад 200 млн товарів від десятків тисяч підприємців з усієї країни.
На Prom.ua:
- кожен покупець може знайти все, що потрібно, за найкращою ціною: від зубної щітки до культиватора для саду та городу.
- кожен підприємець може продавати товари в каталозі маркетплейса, на сайті, створеному на платформі Prom та у мобільному додатку «Prom покупки».

Prom.ua в цифрах:
- щодня маркетплейс відвідують 4,8 млн осіб
- на маркетплейсі працюють понад 60 тис. компаній
- у каталозі 200 млн товарів

Про команду: Ми оптимізуємо різні частини продукту, використовуючи дані і алгоритми машинного навчання. Паралельно розбудовуємо ШІ-системи, що надають стратегічну перевагу компанії і допомагають їй слідувати візії — створення комерції майбутнього.
Зараз в команді 7 людей:
- 2 Senior Data Scientist
- 2 Middle Data Scientist
- Senior Machine Learning Engineer
- MLOps Engineer
- Team Lead

Напрямки роботи команди:
- рекомендації товарів і персоналізація
- згортання товарів в продуктові моделі
- автоматична оцінка якості та модерація контенту товарів: категоризація, машинний переклад, автозаповнення характеристик, генерація контенту
- пошук та ML-ранжування
- генерація і лінкування тегів для SEO

Особливості роботи в команді:
- активно занурюємось в продуктове середовище, тісно взаємодіємо з іншими командами — > мало досліджень йде під стіл, багато моделей в production
- розуміємо поставлені цілі, орієнтуємось на результат -> модельки роблять те, що потрібно, і не роблять те, що не потрібно
- мінімальна бюрократія, можна обирати задачки, які більше лежать до душі, заохочуємо ініціативу, але й розраховуємо на відповідальність за результат
- фокусуємось на розбудові інфраструктури для більшої надійності рішень, автоматизації рутини і щоб легше було впроваджувати моделі з нуля
- більшість проєктів версіонуємо і документуємо, це допомагає комфортно працювати декільком фахівцям
- багато працюємо в команді, віримо у зворотній зв?язок і підтримку, жартуємо жарти
- обмінюємось досвідом: проводимо авторські курси, презентуємо свої проєкти, влаштовуємо брейн-шторми

Розбудовуємо тісні зв’язки з командами розробки, тестування та аналітиками.
Для повсякденної роботи піднятий JupyterHub сервер з можливістю задавати необхідні характеристики робочого середовища, можна працювати на локальній машині. Маємо свої сервери з відеокартами для навчання і розгортання моделей.
Проєкти з технічного боку:
?Мова програмування: Python
Аналіз і обробка даних: Jupyter Notebook, Pandas, NumPy
Machine Learning і Deep Learning: Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, FAISS, XGBoost
LLM API: Gemini, ChatGPT, vllm, gemma, mistral
Візуалізація даних і моніторинг: Matplotlib, Seaborn, Plotly, Bokeh, Tableau, Grafana
Бази даних: Postgres
Big Data і розподілені обчислення: Apache Spark, Hadoop
MLOps: MLflow, DVC, TensorFlow Serving, Python packaging, Fast API, uv
Даги: Airflow
Черги даних: Kafka
Пошук: Elasticsearch
Для даної ролі важливо:
- досвід роботи з фреймворками для розробки нейромереж (PyTorch/TensorFlow);
- досвідченість у роботі з машинним навчанням: постановка задачі, збір і дослідження даних (PySpark, pandas), тренування моделі, оцінка результатів, аналіз роботи моделі, підготовка до розгортання;
- досвід класифікації/сегментації/генерації текстів як класичними методами, так і deep learning;
- досвід розгортання та супроводження моделі в production, покращення вже існуючих моделей;
- вміння писати надійний і чистий код на python, розуміння і використання різних структур даних, OOP, а також, володіння VC (Git etc);
- користування лінтерами (ruff) і інструментами перевірки типів даних (mypy);
- досвід роботи з Docker, пакетними менеджерами (uv, pdm), CI/CD;
- вміння тестувати свої рішення і забезпечувати їх безперебійну роботу.

Можливі задачі:
- матчинг товарів до продуктових моделей,
- розвиток системи класифікації товарів,
- покращення моделі ранжування товарів у пошуковій видачі, побудова моделі семантичного пошуку
- дослідження нових напрямків застосування машинного навчання для вирішення задач бізнесу.

Етапи підбору:
- зустріч-знайомство з Team Lead
- технічна співбесіда
- фінальна співбесіда з Продакт менеджером

Про роботу в EVO:
- cоціальний пакет — офіційне працевлаштування, 24 дні оплачуваної відпустки на рік і необмежена кількість лікарняних, щоб ви могли відпочивати та дбати про своє здоров’я.
- турбота про здоров’я — ми покриваємо медичне страхування та пропонуємо підтримку корпоративного психолога, адже переконані, що піклування про ментальне здоров’я є так само важливим, як і про фізичне.
- гнучкий формат роботи — віддалено або в офісі. Ви можете працювати дистанційно або відвідувати наш затишний офіс в Києві, який повністю енергонезалежний та оснащений усім необхідним.
- волонтерська спільнота — ми регулярно проводимо благодійні аукціони, збираємо гроші на дрони-розвідники та підтримуємо волонтерські ініціативи співробітників.
- ми надаємо рівні можливості для всіх — тому не допускаємо дискримінації за будь-якими ознаками. Також ми відкриті до співпраці з ветеранами/ветеранками та готові підтримати їх на шляху до нових професійних досягнень.
- можливість навчання та професійного зростання. Чесність та відкритість у всіх комунікаціях. Конструктивний зворотний зв’язок за результатами роботи. Підтримка лідера і команди.

Контактна інформація →

← назад


МЕТОДОЛОГІЯ: Стратегія, Маркетинг, Зміни, Фінанси, Персонал, Якість, IT
АКТУАЛЬНО: Новини, Події, Тренди, Інсайти, Інтерв'ю, Рецензії, Бізнес-навчання, Консалтинг
СЕРВІСИ: Бізнес-книги, Робота, Форуми, Глосарій, Цитати, Рейтинги, Статті партнерів
ПРОЄКТИ: Блог, Відео, Візія, Візіонери, Бізнес-проза, Бізнес-гумор

Сторінка Management.com.ua у Facebook    Менеджмент.Книги: телеграм-канал для управлінців    Management Digest у LinkedIn    Відслідковувати нас у Twitter    Підписатися на RSS    Поштова розсилка


Copyright © 2001-2025, Management.com.ua