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ML Engineer
Gestisci i sistemi di ranking e raccomandazione che decidono quali offerte milioni di acquirenti vedono per prime.
Chi è DealSeek
DealSeek sta rendendo di nuovo divertente la caccia a coupon e offerte. Più di 8 milioni di persone hanno installato l'app DealSeek e milioni la usano ogni mese sul web per trovare prezzi migliori su Amazon, Walmart, Best Buy e altri rivenditori. I nostri fondatori hanno già portato diverse aziende autofinanziate oltre 1 milione di dollari di ARR e hanno raccolto oltre 1 milione di follower sui social.
Perché esiste questo ruolo
DealSeek ha più prodotti di quanti una persona potrebbe mai sfogliare. Man mano che cresciamo e aggiungiamo rivenditori, ranking e raccomandazione diventeranno sempre più importanti. Il nostro sistema di raccomandazione decide se un acquirente trova qualcosa di davvero utile o scorre solo rumore. Gli utenti li abbiamo: i nostri test A/B danno risultati netti in poche ore e abbiamo il privilegio di non avere il problema del cold start. Ora ci serve un ingegnere capace che sperimenti, rilasci modelli migliori e renda ogni sessione più pertinente.
Di cosa ti occuperai
- Gestire l'intero ciclo di vita ML: analisi dei dati, feature engineering, addestramento, valutazione, deployment, monitoraggio e iterazione
- Sviluppare con Python e LightGBM modelli di ranking e raccomandazione che valutano milioni di offerte su traffico di produzione reale
- Progettare test A/B e strategie di misurazione causale che collegano le metriche offline al comportamento degli acquirenti
- Usare gli embedding e la ricerca vettoriale di Milvus per migliorare scoperta, personalizzazione e cold start
- Monitorare in produzione qualità dei modelli, drift, affidabilità, latenza di serving e scalabilità
- Usare ClickHouse e Postgres per trasformare i dati comportamentali e di catalogo in feature utili
- Collaborare con gli ingegneri infra su un serving dei modelli in Go veloce e osservabile
- Migliorare il nostro flusso di sperimentazione con Optuna e Weights & Biases
Requisiti
- Esperienza pratica nel portare in produzione modelli di ranking, raccomandazione, ricerca o advertising
- Ottima conoscenza di Python ed esperienza pratica con boosted tree, embedding e ricerca vettoriale
- Esperienza nella gestione dei modelli oltre il notebook, inclusi deployment, monitoraggio e iterazione
- Buon giudizio su test A/B, misurazione causale e limiti della valutazione offline
- Capacità di leggere codice Go di produzione e di collaborare sui sistemi di model serving
- Una propensione all'iterazione e alla misurazione rispetto a un singolo progetto di ricerca a lungo termine
Non soddisfi tutti i requisiti? Siamo di mentalità aperta. Usa la risposta a "Perché DealSeek" per spiegarci perché la tua esperienza è adatta a questo ruolo.
Candidati per questo ruolo
Come lavoriamo
Mentalità da hustler
Ogni giorno lavoriamo sodo per guadagnarci il nostro posto. Niente adagiarsi sui successi passati: l'intraprendenza batte la perfezione.
Propensione a sperimentare
Siamo proattivi, non solo reattivi. A volte rompiamo cose che funzionano. Crediamo che l'innovazione nasca da centinaia di esperimenti falliti.
Niente ego
In DealSeek puoi parlare con chiunque. Niente porte chiuse, niente filtri, niente politica. Le idee si giudicano per il loro valore e il merito va al team.
Responsabilità totale
Ci assumiamo la responsabilità dei risultati, non solo dei compiti, e risolviamo i problemi anche quando vanno oltre il nostro ruolo. Seguiamo il risultato dall'inizio alla fine.
Velocità x Cura
Rilasciamo gli MVP in fretta, poi torniamo a perfezionarli. Ci piace curare i dettagli, e le iterazioni si sommano nel tempo.
Mentalità dell'abbondanza
Non limitiamo le nostre ambizioni a ciò che altri hanno già raggiunto. Conosciamo la concorrenza, ma non ci facciamo definire da essa.
Usa il prodotto
Usiamo DealSeek ogni giorno. Le idee migliori nascono quando cerchi cose di cui hai davvero bisogno.
Ingegneria AI-native
Paghiamo noi la tua spesa in token AI sui modelli più avanzati e lavorerai insieme al nostro agente AI interno.
Remoto e asincrono
Discord, Linear e un ufficio virtuale su Gather. Niente riunioni per cose che si risolvono con un messaggio.