РоссияRWB
Middle+/Senior ML Engineer в Рекомендации
2 дн. назад
РоссияMiddleHybrid
pandaspolarsnumpyscipyscikit-learnxgboostlightgbmcatboost
Объединённая компания Wildberries и Russ ищет Middle+/Senior ML Engineer для разработки и развития рекомендательных систем в Москве с возможностью удалённой работы.
О компании
- Объединённая компания Wildberries и Russ — это международная технологическая компания, образованная в результате слияния IT-компании Wildberries и оператора наружной рекламы Russ.
О продукте
- Команда Интеграционных проектов развивает рекомендации для новых продуктов компании на разных рекомендательных поверхностях и в разных доменах: аптека, косметика, продукты и другие.
- Запускаются персональные, похожие и сопутствующие рекомендации под каждый продукт, помогая пользователю находить нужное, а бизнесу — растить конверсию и средний чек.
Обязанности
- Разрабатывать алгоритмы персональных, похожих и сопутствующих рекомендаций под разные продукты и рекомендательные поверхности.
- Повышать релевантность рекомендаций для увеличения средней корзины и конверсии.
- Оптимизировать и перестраивать пайплайн подготовки данных и обучения моделей.
- Обучать модели ранжирования / эмбеддинговые модели, фьюзить табличные и контентные фичи, валидировать решение.
- Запускать рекомендации в новых продуктах и адаптировать подходы под специфику каждого домена.
Требования
- Опыт работы в области ML от 3 лет.
- Опыт разработки рекомендательных систем в продуктах — понимание подходов, принципов и архитектур.
- Глубокие знания в классическом ML и опыт работы с актуальным стеком моделей.
- Практические навыки в ML-стеке: Polars/Pandas для ETL, Numpy, Scipy, Scikit-learn, XGBoost/LightGBM/CatBoost, опыт разработки пайплайнов обучения и сериализации моделей.
- Базовый опыт построения ETL-процессов с использованием SQL/PySpark.
- Уверенные навыки в алгоритмах и структурах данных, знание классических и нейросетевых подходов в рекомендациях, понимание архитектур трансформеров.
- Опыт обучения эмбеддинговых и нейросетевых моделей для рекомендаций.
- Желание развивать SOTA подходы в рекомендациях.
- Опыт работы с векторными базами данных и инструментами ANN для быстрых поисков будет плюсом.
Условия
- Обучение и развитие: языковые клубы, корпоративный университет, программы развития управленческих навыков.
- Корпоративный пакет ДМС со стоматологией, корпоративный спорт, консультации психолога и дополнительные возможности аккредитованной IT-компании.
- Множество сообществ: клуб спикеров, футбола, йоги, шахмат и др.
- Условия для сочетания карьеры и заботы о семьях: гибкий подход и проекты для детей сотрудников.
- Скидки и партнерские программы на обучение, страхование, покупки и другое.
- Комфортная рабочая среда: бесплатное питание в офисе, современные офисы рядом с метро, корпоративная техника и портал для сотрудников.