Senior Machine Learning Engineer: Search Quality (Remote)
Компания Constructor, основанная в 2019 году, — это платформа для поиска и обнаружения товаров в сфере электронной коммерции на базе искусственного интеллекта, которая помогает покупателям находить нужные товары в нужное время и позволяет ведущим мировым брендам электронной коммерции добиваться значительного роста доходов и конверсии.
В качестве Senior Machine Learning Engineer в команде Search Quality вы будете улучшать качество электронной коммерции для сотен миллионов пользователей по всему миру, создавая системы, которые обеспечивают релевантность для глобальных ритейлеров — от моды и продуктов питания до электроники и оборудования.
Наша миссия — измерять качество поиска, повышать его и выявлять ухудшения до того, как это сделает пользователь. Вы достигнете этого с помощью тонкой настройки LLM для оценки релевантности, моделей реального времени и глубокого офлайн-анализа логов запросов.
Что делает эту вакансию интересной
- Мультидоменность, многоязычность, в больших масштабах — более 40 языков, более 20 доменов. Модели должны обобщаться по всем ним — без индивидуальных правил или переопределений для каждого клиента.
- Отсутствие универсальной «истины». Ритейлер продуктов питания и ритейлер модной одежды могут по-разному воспринимать, что означает «релевантность».
- Эффективность в масштабе. Оптимизация и масштабирование инференса LLM для всей нашей клиентской базы.
Что вы будете делать
- Оценка на основе LLM. Мы настраиваем собственные модели для оценки релевантности. Это включает обучение модели пониманию намерений пользователя, представлению товаров из «грязных» каталожных данных и согласованию суждений модели с реальным поведением пользователей.
- Качество в реальном времени в продакшене. Реранжирование, фильтрация, вычисление сигналов. Задержка является строгим требованием, поэтому компромисс между качеством и скоростью является постоянным.
- Автоматизированный мониторинг качества и аналитические выводы. Пайплайны для обнаружения ухудшений и поиска неэффективных паттернов. Агентные системы, которые генерируют действенные рекомендации по продуктовым данным и конфигурациям поиска.
Требования
- Более 4 лет опыта в разработке и внедрении ML-систем в продакшн
- Опыт работы с системами поиска, информационного поиска или рекомендательными системами
- Практический опыт тонкой настройки, использования фреймворков оценки и масштабирования развертывания LLM
- Отличное знание Python и PyTorch. Свободное владение SQL и инструментами оркестрации данных (Spark, Airflow)
- Опыт разработки и проведения A/B-тестов для проверки влияния моделей
- Отличное владение английским языком
- Опыт совместной работы в кросс-функциональных командах (ранжирование, продукт, инженерия данных)
Преимущества
- 🧠 Работа с умными и отзывчивыми людьми, которые помогут вам расти и оказывать значительное влияние.
- 🎉 Регулярные выездные мероприятия команды для общения и сотрудничества.
- 🌎 Полностью удаленная команда — выбирайте, где жить.
- 🏝️ Неограниченное количество отпускных дней — мы настоятельно рекомендуем всем нашим сотрудникам брать не менее 3 недель в год.
- 🛋️ Компенсация на обустройство домашнего офиса! Мы хотим, чтобы у вас были ресурсы, необходимые для настройки вашего домашнего рабочего места.
- 💻 Предоставление ноутбуков Apple новым сотрудникам.
- 🧑🎓 Бюджет на обучение и развитие для каждого сотрудника, ежегодно обновляемый.
- 👪 Оплачиваемый отпуск по беременности и родам и отпуск по уходу за ребенком для соответствующих требованиям сотрудников.
- 💵 Базовая зарплата: $80 000–$120 000 USD, в зависимости от знаний, навыков, опыта и результатов собеседования.
- 📈 Опционы на акции — предлагаются в дополнение к базовой зарплате.
Кто вы
В описании упоминается сотрудничество в кросс-функциональных командах, включая ранжирование, продукт и инженерию данных, но конкретные критерии «кто вы» охватываются приведенными выше требованиями, включая коммуникативные навыки и опыт в различных областях.
