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ML Engineer
Own the ranking and recommendation systems that decide which deals millions of shoppers see first.
DealSeekについて
DealSeek is making coupon finding and deal hunting fun again. More than 5 million people have installed the DealSeek app, and millions use it every month on the web to find better prices across Amazon, Walmart, Best Buy, and other retailers. Our founders have bootstrapped multiple previous companies to over $1M ARR, and have gained 1M+ followers across social platforms.
このポジションが必要な理由
DealSeek has more inventory than any person could browse. As we grow and add more retailers, ranking and recommendation will only become more important. Our recommendation system decides whether a shopper finds something genuinely useful or scrolls past noise. We have the users: our A/B tests are decisive within hours, and we have the privilege of no cold-start problem. Now we need a skilled engineer to tinker, deploy better models, and make every session more relevant.
業務内容
- Own the full ML lifecycle: data analysis, feature engineering, training, evaluation, deployment, monitoring, and iteration
- Build ranking and recommendation models with Python and LightGBM that score millions of deals against real production traffic
- Design A/B tests and causal measurement strategies that connect offline metrics to shopper behavior
- Use embeddings and Milvus vector search to improve discovery, personalization, and cold start
- Monitor model quality, drift, reliability, serving latency, and scalability in production
- Use ClickHouse and Postgres to turn behavioral and catalog data into useful features
- Partner with infra engineers on fast, observable model serving in Go
- Improve our experimentation workflow with Optuna and Weights & Biases
応募資格
- Hands-on experience shipping ranking, recommender, search, or ads models
- Strong Python and practical experience with boosted trees, embeddings, and vector search
- Experience owning models beyond the notebook, including deployment, monitoring, and iteration
- Strong judgment about A/B testing, causal measurement, and the limits of offline evaluation
- Ability to read production Go and collaborate on model-serving systems
- A bias towards iteration and measurement over a single, long-term research project
すべての応募資格を満たしていなくても大丈夫です。柔軟に検討します。「DealSeekを志望する理由」の欄で、あなたの経験がこのポジションに合う理由を教えてください。
このポジションに応募する
私たちの働き方
ハングリー精神
毎日全力で取り組み、自分の居場所を勝ち取ります。過去の成功に甘んじることなく、完璧よりも粘り強さを重視します。
試行錯誤を恐れない
受け身ではなく、主体的に動きます。うまくいっているものをあえて壊すこともあります。イノベーションは数え切れない失敗した実験から生まれると信じています。
エゴは不要
DealSeekでは誰とでも話せます。閉ざされた扉も、門番も、社内政治もありません。アイデアは中身で評価され、功績はチームのものです。
徹底したオーナーシップ
タスクだけでなく成果に責任を持ち、職務範囲外の問題でも解決します。結果に最初から最後まで責任を持ちます。
スピード × クオリティ
MVPを素早くリリースし、その後で磨き上げます。細部を突き詰めることを楽しみ、改善の積み重ねが大きな成果につながります。
豊かな発想
他者が達成したことに自分たちの目標を制限しません。競合のことは把握していますが、それに左右されることはありません。
自分たちでプロダクトを使う
私たちは毎日DealSeekを使っています。最高のアイデアは、本当に必要なものを買い物する中から生まれます。
AIネイティブな開発
最先端モデルのAIトークン費用は会社が負担します。社内のAIエージェントと一緒に開発を進められます。
非同期優先のリモートワーク
Discord、Linear、Gatherのバーチャルオフィスを活用。メッセージで済むことに会議は開きません。