Uzum Market — часть экосистемы Uzum (Market, Bank, Tezkor, ...). Мы строим удобный e‑commerce для Узбекистана: помогаем продавцам быстро выходить в онлайн, а покупателям — находить нужные товары по справедливым ценам и с надёжной доставкой. Работаем продуктово, много экспериментируем, принимаем решения на данных и бережем инженерное время.
-
- Первый тех‑единорог Узбекистана
-
- Недавние инвестиции от крупных игроков: Tencent + VR Capital
-
- Приложение Uzum Market стабильно в топ-10 в Узбекистане
В юнит Discovery & Promotion входит 3 кросс-функциональные команды (Search, RecSys, AdRev), ответственных за все выдачи с товарами на маркетплейсе: какие должны быть кандидаты, как их ранжировать, как учитывать органическую выдачу vs платное продвижение.
В новой роли в первую очередь нужно будет сфокусироваться на AdRev (рекламная выручка) — один из ключевых рычагов роста и устойчивости любого маркетплейса: это и прямой вклад в PnL, и основной инструмент, который помогает новым продавцам раскачаться и найти свою аудиторию. Здесь мы в начале пути: сейчас реклама есть в базовом виде в поиске и каталоге, и впереди много пространства:
-
- добавление CPO (cost per order) в качестве альтернативной оплаты для продавцов;
-
- появление персонализации;
-
- добавление новых поверхностей (полки на странице товара, лента на главной);
-
- эволюция ML-стека от CTR-модели к системе, которая оптимизирует деньги и балансирует интересы пользователя, продавца и платформы
Staff ML Engineer будет напрямую подчиняться Head of ML, ускорит и усилит текущие ML команды поиска и рекомендательных систем.
Первые цели будет связаны с AdRev. Наша цель - чтобы Adrev-компетенция стала родной внутри ранжирования поиска, каталога и рекомендательных поверхностей, а эта роль выступала как горизонтальный force-multiplier: методология, архитектура, качество решений, измерение эффекта и быстрый вывод в прод.
Чем предстоит заниматься
-
Провести ревью текущей рекламной системы: как устроены таргеты, логирование, модели, ранжирование, экспериментирование - понять, где узкие места, где самые дорогие ошибки.
-
Развивать CTR-модели для рекламных размещений: фичи, архитектура, обучение/калибровка, устойчивость к дрейфу, работа с разреженными сигналами.
-
Запустить первую версию персонализации в рекламе: user/product embeddings, контекстные фичи, cold start стратегии
-
Проектировать data-пайплайны под рекламный ML: сбор и разметка событий совместно с продуктовыми аналитиками, улучшения в текущей атрибуции, витрины, DQ-проверки, воспроизводимость.
-
Работать с многокритериальной оптимизацией с ограничениями: балансировать органику и рекламу - мы точно не хотим завалить все рекламой, просаживая опыт пользователя и долгосрочный retention.
-
Говорить на языке денег: считать инкремент, строить финкейсы, понимать unit-экономику, участвовать в выборе целей оптимизации и guardrails.
-
Плотно взаимодействовать со стейкхолдерами в командах кабинета продавца, маркетинге и коммерции: про цели, ограничения, метрики успеха, компромиссы и ожидаемый эффект.
-
Задавать планку: от постановки задачи и выбора метрик до продакшена, мониторинга и измеримого бизнес-эффекта (включая культуру инженерной зрелости, ревью, дизайн, документацию).
-
Совместно с Search и RecSys доводить изменения до прода и передавать устойчивое владение: чтобы команды могли развивать систему дальше без bus factor на одном Staff
Что мы ждём
-
7+ лет опыта в DS/ML Engineering: делал(а) модели и системы, которые реально живут в проде, понимаешь ограничения latency/стоимости/надёжности.
-
Обязательный опыт в marketplace/e-com или AdTech, и именно в задачах, где оптимизируются деньги (revenue/margin/ROI/GMV-value), а не только “качество модели”.
-
Сильные Python + SQL, инженерная культура: чистый код, ревью, system design, документация.
-
Умение работать в условиях “грязной реальности”: любопытство копаться в данных, находить несостыковки, собирать корректные определения метрик.
-
Понимание экспериментов и причинности: метрики, дизайн, интерпретация результатов, guardrails.
-
Коммуникации на уровне Staff: умеешь объяснять сложное простыми словами и договариваться о целях/ограничениях между командами и бизнесом.
Будет плюсом, если есть 3 из 5
-
Опыт построения рекламных систем и аукционов
-
Опыт в поиске/рекомендациях (общие принципы ранжирования, retrieval → ranking, метрики качества).
-
Запускал больше 20+ A/B-тесты, работал со сложными деревьями метрик
-
Опыт многокритериальной оптимизации и строгих ограничений
-
Опыт борьбы с фродом/спамом/манипуляциями в рекламных сигналах.
Почему это интересно:
Современный стек - Python, NumPy, Pandas, scikit-learn, CatBoost, PyTorch, Hugging Face, ONNX, Elasticsearch, ClickHouse, PostgreSQL, Airflow, Spark, Docker, Kubernetes, Kafka, GrowthBook
Даем широкую зону ответственности и возможность влиять на архитектурные и продуктовые решения. А ещё рады обсуждать твои инициативы и реализовывать их
Уникальная культура – мы сохранили дух стартапа, при этом уже отстроили зрелые процессы
Формируем измеримые цели всей командой и не просто выполняем их "для галочки", а замеряем эффективность и общее влияние нашей работы на бизнес
Работа в командах сильных специалистов, где ценится глубина экспертизы и инженерное мышление
Команды слушают и слышат друг друга, выступая в роли партнеров, а не исполнителей
Что мы предлагаем:
Удаленка из любой точки мира или уютный офис в Ташкенте
У нас можно расти в инженерном или управленческом треке, а еще выстроена регулярная оценка перформанса
Платим на уровне топовых компаний российского рынка
Обучение и развитие — мы поддерживаем как внутри компании, так и за ее пределами (митапы, конференции, профессиональное обучение, публикации). А еще помогаем развивать личный бренд
База — комьюнити профессионалов с желанием делать круто. Приятный бонус — ДМС в привязке к вашей локации, обучение и другие плюшки
