Data Scientist (Search & Recommendations)

Data Scientist (Поиск и Рекомендации)

Mayflower — технологическая компания, создающая высоконагруженные продукты, которыми пользуются миллионы людей по всему миру. Работая в масштабах одного из 50 ведущих веб-сайтов мира, мы решаем сложные инженерные задачи и создаем решения, обеспечивающие развлечения в реальном времени для глобальной аудитории.

Сейчас мы ищем Data Scientist в нашу ML-команду

Обязанности

• Поиск и извлечение информации
  • Разработка и улучшение конвейеров извлечения информации для полномасштабных производственных поисковых систем.
  • Работа над генерацией кандидатов, обработкой запросов, сопоставлением, фильтрацией и стратегиями извлечения информации.
  • Повышение релевантности поиска, охвата результатов и общего качества SERP.
  • Анализ неудачных поисковых запросов, нерелевантных результатов, запросов с нулевым результатом и других проблем, связанных с качеством поиска.
  • Исследование лексических, семантических, поведенческих, гибридных и векторных подходов к поиску.
• Ранжирование и релевантность
  • Создание, обучение и оптимизация моделей ранжирования для поисковых систем и систем рекомендаций.
  • Разработка решений learning-to-rank с использованием поведенческих, основанных на контенте, контекстуальных и реальных временных признаков.
  • Проектирование признаков ранжирования на основе кликов, конверсий, популярности, свежести, доступности и поведения пользователя.
  • Оценка качества ранжирования с использованием Precision, Recall, NDCG, MAP, MRR и связанных метрик релевантности.
  • Оптимизация моделей для низколатентного вывода и исследование деградации релевантности, смещений и циклов обратной связи.
• Рекомендательные системы
  • Разработка моделей рекомендаций и стратегий генерации кандидатов для персонализированных и неперсонализированных сценариев.
  • Создание этапов отзыва (recall) и ранжирования для многоэтапных конвейеров рекомендаций.
  • Работа над вариантами использования связанных товаров, комплементарных товаров, следующего действия и поведенческими рекомендациями.
  • Разработка представлений пользователей, товаров, сессий и контекста.
  • Балансирование релевантности, разнообразия, новизны, охвата и бизнес-ограничений.
• Экспериментирование и оценка
  • Проектирование и проведение офлайн- и онлайн-экспериментов для улучшения поиска, ранжирования и рекомендаций.
  • Создание фреймворков оценки, связывающих качество модели с результатами продукта и бизнеса.
  • Проектирование и анализ A/B-тестов с использованием метрик CTR, конверсии, вовлеченности, удержания и дохода.
  • Создание воспроизводимых конвейеров для подготовки данных, обучения моделей, оценки и сравнения.
  • Оценка надежности моделей по сегментам трафика, группам запросов, когортам пользователей и граничным случаям.
• ML-конвейеры и сотрудничество
  • Создание сквозных ML-конвейеров для генерации признаков, обучения, валидации, развертывания и мониторинга.
  • Работа с высоконагруженными, реалтаймовыми и низколатентными производственными системами.
  • Обработка больших наборов данных с использованием Python, SQL, пакетных конвейеров, потоковых систем и Kafka.
  • Сотрудничество с командами продакт-менеджмента, бэкенда, data engineering и MLOps для внедрения ML-решений в производство.
  • Коммуникация технических решений, результатов экспериментов и компромиссов, при этом способствуя развитию лучших практик ML.

Требования

Здесь вы будете преуспевать, если у вас есть

• Значительный практический опыт создания производственных поисковых систем, систем ранжирования или рекомендательных систем.
• Отличное владение Python и SQL для машинного обучения, обработки данных и аналитических запросов.
• Практический опыт в моделировании learning-to-rank, извлечении кандидатов, релевантности поиска или рекомендательных систем.
• Опыт создания и оценки многоэтапных конвейеров извлечения информации и ранжирования.
• Глубокое понимание метрик поиска и рекомендаций, включая Precision, Recall, NDCG, MAP, MRR, CTR и конверсии.
• Опыт работы с инжинирингом признаков и поведенческими данными, такими как показы, клики, сессии и конверсии.
• Опыт работы с ML-библиотеками, такими как scikit-learn, XGBoost, LightGBM, CatBoost, PyTorch или TensorFlow.
• Опыт работы с крупномасштабными производственными системами, распределенной обработкой данных, аналитическими базами данных и потоковыми платформами.
• Глубокое понимание экспериментирования и A/B-тестирования, способность самостоятельно создавать и валидировать ML-решения.

Это может быть плюсом:

• Опыт работы с Elasticsearch, OpenSearch, Solr, Lucene или другими стеками поисковых движков.
• Опыт работы с векторными базами данных, поиском ближайших соседей (approximate nearest neighbour search) и гибридным лексико-семантическим поиском.
• Опыт работы с пониманием запросов, классификацией, коррекцией опечаток, синонимами или расширением запросов.
• Опыт работы с DSSM, двухбашенными моделями, ранжированием на основе BERT, кросс-энкодерами или аналогичными нейронными архитектурами.
• Опыт работы с крупномасштабными платформами данных и ML, такими как Airflow, MLflow

Условия

Мы знаем, что выдающиеся таланты заслуживают отличных условий, поэтому вот что вас ждет:

• Трудовой договор с местом работы в ЕС и рабочая виза на Кипр на 3 года с полной поддержкой при релокации и оформлении визы, включая помощь вашей семье.
• Полный пакет релокации: авиабилеты в Лимассол для вас и вашей семьи, оплаченная компанией квартира на первый месяц и полная поддержка при переезде, чтобы сделать ваш переезд гладким и беззаботным.
• Прозрачные обзоры производительности дважды в год с возможностью получения бонусов и корректировки заработной платы.
• Частная медицинская страховка для вас и вашей семьи, корпоративный мобильный план (безлимитные звонки на Кипре с роумингом) и беспроцентная поддержка при покупке автомобиля.
• Пенсионный фонд (Кипр): долгосрочный сберегательный план, софинансируемый вами и Компанией (доступен после испытательного срока), который растет в течение всего времени, проведенного вами на Кипре.
• Поддержка осознанности и благополучия, включая психологическую помощь с покрытием 50%.
• 50% покрытие расходов на школу и детский сад для ваших детей.
• Полностью оплачиваемые спортивные льготы, а также доступ к внутренним электросамокатам и велосипедам, и компенсация расходов на покупку велосипеда.
• Инвестиции в ваш рост: оплачиваемые языковые курсы и доступ к подходящим для вас программам развития, включая конференции, тренинги и коучинг для поддержки вашего профессионального пути.
• Культура признания: программа поощрения от коллег для признания ваших достижений.
• Полностью оборудованный офис в центре Лимассола, со всем необходимым для глубокой работы и сотрудничества.
• Бесплатное питание в офисе и внутренняя кофейня с высококачественными напитками и бар со здоровыми закусками.
• Сильная инженерная культура: международные команды, корпоративные мероприятия, тимбилдинги и хакатоны — потому что великая работа создается в великих сообществах.

Процесс найма

• HR-интервью (40 мин);
• Техническое интервью (1.5 часа);
• Финальное интервью (45 мин).