Applied ML / Data Engineer

Что для нас важно

• Сильный Python, желателен опыт продового кода для data/ML‑задач.
• Практический опыт с текстовыми эмбеддингами и векторным поиском.
• Опыт в entity matching / deduplication (fuzzy matching, record linkage; Splink или аналоги- плюс).
• Уверенный SQL и опыт работы с прикладными базами (CRM, OLTP‑схемы).
• Понимание, как доводить ML‑решения до продакшена: API‑сервисы, очереди/ стриминг, логирование, мониторинг.

Будет плюсом:

• Опыт с Elasticsearch или другим поисковым движком.
• Опыт интеграции с мессенджерами или high‑load data ingestion.
• Опыт в рекомендательных системах или продуктовом data science.

Что нужно делать

• Проектировать и развивать сервис матчинга стартапов и инвесторов на основе эмбеддингов, правил и инструментов вроде Splink.
• Настраивать entity resolution / deduplication для баз людей и компаний в CRM.
• Интегрировать ML‑логику с текущим стеком (Python, LLM API, CRM, далее -Elasticsearch).
• Вводить метрики качества (precision/recall, hit‑rate и др.), улучшать качество матчинга по фидбеку пользователей.

Что мы предлагаем