Старший менеджер по продукту: Recall
Мы ищем высококвалифицированного, системно мыслящего Старшего менеджера по продукту, который возглавит две критически важные команды по поисковой интеллектуализации: Machine Learning & Recall и Query. Поиск в Constructor — это, по сути, задача машинного обучения, и эта роль находится на самом начальном этапе нашего конвейера обнаружения, именно там, где намерение покупателя встречается с поиском кандидатов.
В этой роли вы будете связующим звеном между командой Query (понимание того, что означает покупатель с точки зрения намерений, сущностей и языка) и командой Machine Learning & Recall (поиск точного набора подходящих продуктов из огромных каталогов). Вы определите стратегию в обеих областях, балансируя передовые методы, такие как векторный поиск, семантический разбор, плотные вложения и интерпретация запросов с помощью LLM, с низколатентным производственным исполнением. Ваша производительность будет оцениваться не по количеству выпущенных функций, а по качеству кандидатов, точности запросов и достижению бизнес-результатов, таких как коэффициент конверсии, доход, связанный с поиском, и доход на посещение.
Что вы будете делать
- Разрабатывать единую дорожную карту: Определять видение и стратегию на несколько кварталов вперед для команд Machine Learning & Recall и Query, обеспечивая согласованное развитие понимания запросов и генерации кандидатов.
- Развивать интеллектуализацию запросов: Руководить командой Query в расширении границ токенизации, исправления опечаток, извлечения сущностей, классификации намерений и разбора запросов с помощью LLM на нескольких языках.
- Усовершенствовать системы Recall: Руководить командой Machine Learning & Recall в развитии архитектуры генерации кандидатов, бесшовно объединяя традиционный поиск по ключевым словам с современными плотными вложениями, векторным поиском и гибридными моделями recall.
- Улучшать ключевые бизнес-показатели: Обеспечивать измеримое повышение коэффициента конверсии, связанного с поиском, дохода на посещение и GMV во всех вертикалях розничных клиентов.
- Превращать исследования в производственные успехи: Тесно сотрудничать с ML-исследователями, специалистами по данным и инженерами-программистами для внедрения SOTA-моделей из исследований в низколатентные, экономически эффективные производственные системы.
- Балансировать компромиссы в производительности ML: Принимать решения, основанные на данных, балансируя сложность модели, точность, задержку вывода, вычислительные затраты и ограничения в реальном времени.
- Создавать фреймворки оценки: Разрабатывать надежные системы офлайн- и онлайн-измерений для оценки точности поиска и понимания запросов в привязке к результатам выручки клиентов.
- Оркестрировать передачу данных по конвейеру: Обеспечивать чистое поступление наборов продуктов-кандидатов и контекста запросов в последующие модели ранжирования и качества поиска без потери сигнала.
- Решать системные проблемы: Руководить технической сортировкой аномалий при интерпретации запросов или поиске, создавая долговечные, автоматизированные исправления, а не разовые заплатки.
Как выглядит успех
В течение первого года вы:
- Усовершенствуете наш фреймворк гибридного recall для измеримого улучшения точности генерации кандидатов для запросов с длинным хвостом и сложных структур каталога.
- Добьетесь измеримого повышения конверсии, связанной с поиском, и дохода на посещение в основных клиентских вертикалях.
- Разработаете интегрированный фреймворк оценки, напрямую связывающий разбор запросов и поиск кандидатов с бизнес-результатами.
- Оптимизируете задержку вывода и вычислительную инфраструктуру, чтобы ML-модели большой емкости работали быстро и экономически эффективно в производственной среде.
Преимущества
- Неограниченное количество дней отпуска — мы настоятельно рекомендуем всем нашим сотрудникам брать не менее 3 недель в год.
- Конкурентный компенсационный пакет, включающий опционы на акции.
- Медицинское страхование в США, спонсируемое компанией (100% оплата для сотрудника).
- Полностью удаленная команда — выбирайте, где жить.
- Стипендия на обустройство домашнего офиса! Мы хотим, чтобы у вас были необходимые ресурсы для создания рабочего места дома.
- Предоставляются ноутбуки Apple для новых сотрудников.
- Бюджет на обучение и развитие для каждого сотрудника, ежегодно пополняемый.
- Отпуск по уходу за ребенком для квалифицированных сотрудников.
- Работайте с умными людьми, которые помогут вам расти и оказывать значительное влияние.
О Constructor
Constructor — это платформа нового поколения для поиска и обнаружения в электронной коммерции, построенная на уникальной архитектуре на основе GPT, специально разработанной для коммерции.
