Twinby — крупный российский дейтинг-сервис. Ищем играющего тимлида DS/ML, который будет владеть несколькими ML-направлениями: рекомендации/матчинг, антифрод/антискам и модерация контента.
Обязанности:
- Владеть ML-направлением: доводить модели до продакшна и измерять эффект бизнес-метриками (конверсия, retention, fraud rate).
- Ставить процесс экспериментов: гипотеза → офлайн → A/B → раскатка → мониторинг дрейфа.
- Растить команду: менторство, найм, развитие DS/ML-инженеров.
- Приоритизировать ML-работу по бизнес-эффекту и договариваться с продуктом.
Требования:
- Опыт в рекомендациях/ранжировании, антифроде/рисках, поиске или модерации и доведение решений до измеримого влияния на бизнес (A/B тесты).
- Знание дизайна A/B тестов, понимание новелти- и сетевых эффектов, умение отделять офлайн-метрики от бизнес-эффекта.
- Понимание прод-реалий ML: data leakage, дрейф моделей, train/serve skew, бюджет latency на инференс.
- Опыт ведения ML-команды/направления: найм, развитие, постановка процесса экспериментов.
- Умение сочетать обсуждение метрик моделей (AUC/NDCG) и бизнес-метрик (конверсия/retention/fraud rate).
Плюсы:
- Опыт в релевантном домене: рекомендации/ранжирование, антифрод/риски, модерация/Trust & Safety, RTB/CTR-прогнозирование.
- MLOps/ML-платформа: feature store, model registry, пайплайны обучения и раскатки, мониторинг моделей.
- Мультимодальные подходы, CV, векторный поиск, two-tower рекомендации.
Технический стек: Python, PyTorch, OpenCV, LLM, MLflow, Git, Airflow, Docker, GitLab CI/CD, ClickHouse, Postgres, Yandex DataLens. Инфраструктура — Yandex Cloud.
Уровень: сильный senior / staff с подтверждённым лид-опытом.
Условия: владение ML-функцией с нуля, высокий уровень автономии, масштаб — миллионы пользователей, быстрый цикл «гипотеза → эффект», формат удалёнка по РФ.