О компании

Constructor — это платформа нового поколения для поиска и рекомендаций в электронной коммерции, созданная для прямой оптимизации таких метрик, как выручка, конверсия и прибыль. Наша поисковая система полностью разработана внутри компании с использованием трансформеров и генеративных больших языковых моделей (LLM), и мы используем её ядро и возможности персонализации для всего: от самого поиска до рекомендаций и покупок с помощью агентов. Инженерное направление — безусловно, наше самое крупное подразделение, и мы создали наш собственный движок, чтобы он был лучшим на рынке, ни разу не проиграв A/B-тест конкурирующим технологиям. Мы страстно относимся к поддержанию этого статуса и работаем на переднем крае искусственного интеллекта, чтобы этого добиться.

В силу необходимости наш движок создан для экстремальных масштабов и обрабатывает более 1 миллиарда запросов в день на 150 языках и примерно в 100 странах. Его используют одни из крупнейших компаний электронной коммерции в мире, такие как Sephora, Under Armour и Petco.

Мы — увлечённая команда, которая любит решать сложные задачи и стремится делать жизнь наших клиентов и коллег лучше. Мы ценим эмпатию, открытость, любознательность, постоянное совершенствование и вдохновляемся значимыми метриками. Мы верим, что предоставление каждому в компании возможности делать то, что у него получается лучше всего, может привести к выдающимся результатам.

Constructor — американская компания, присутствующая на рынке с 2019 года. Её основали Илай Финкельштейн и Дэн МакКормик, которые и сегодня руководят компанией.

О команде

Команда Ranking в рамках главы Machine Learning играет ключевую роль в реализации алгоритмов, оптимизирующих бизнес-показатели (KPI) наших клиентов, такие как выручка и конверсия. Мы фокусируемся на метриках, а не на фичах, снабжая наши алгоритмы ранжирования мощными возможностями, которые приносят ценность нашим клиентам.

В качестве члена команды Ranking вам будет предложено использовать мировые аналитические, инженерные и машинно-обучающие методы работы с большими данными для масштабирования наших алгоритмов ранжирования. Команда Ranking отвечает за все этапы ранжирования товаров для поиска (Search), навигации (Browse) и автозаполнения (Autocomplete) Constructor, включая базовое ранжирование, ML-ранжирование, персонализацию и объяснение ранжирования.

Ключевая задача команды Ranking — разработка высококачественной системы ранжирования, удовлетворяющей бизнес-потребностям и учитывающей поведенческие паттерны пользователей. В связи с этой задачей команда Ranking отвечает за:

• Высоконагруженный распределённый REST-сервис ранжирования в реальном времени, развёрнутый в облаке и разработанный на языке программирования Python, который обрабатывает около 55 миллионов запросов в день.
• Офлайн-пайплайны данных, используемые для обработки данных (Python, Spark/Databricks), обучения ML-моделей и доставки сигналов моделей (например, Feature Store), а также конфигурации ранжирования для конкретных клиентов.
• Инструменты мониторинга качества ранжирования для оценки релевантности, персонализации, привлекательности, диверсификации и других показателей качества.

Задачи, которые вам предстоит решать

В качестве Machine Learning Engineer в команде Ranking вашей основной задачей будет повышение качества наших систем ранжирования, обеспечивая высокую релевантность, персонализацию и разнообразие для поиска, навигации и автозаполнения. Вы будете работать над созданием современных алгоритмов ранжирования, которые улучшают пользовательский опыт и повышают ключевые бизнес-метрики, такие как конверсия, вовлечённость пользователей и рост выручки.

Помимо повышения качества ранжирования, вы обеспечите возможность развёртывания наших решений в средах реального времени, эффективно обрабатывая высокую пропускную способность запросов при сохранении низкой задержки. Наша система ранжирования обрабатывает тысячи запросов в секунду, и поддержание как качества, так и скорости крайне важно для наших глобальных клиентов, которые полагаются на быстрые и точные результаты.

Работа может включать, но не ограничивается:

• Проектирование и разработка ML-решений для ранжирования: создание, развёртывание и оптимизация моделей машинного обучения для улучшения систем ранжирования поисковой системы, ведущее к улучшению ключевых бизнес-метрик, таких как конверсия, вовлечённость и удовлетворённость пользователей.
• Повышение качества ранжирования: анализ производительности ранжирования и выявление пробелов в поиске, навигации и автозаполнении с фокусом на релевантность, персонализацию, привлекательность, диверсификацию и другие показатели качества.
• Инновации и оптимизация алгоритмов ранжирования: активное предложение новых моделей машинного обучения, алгоритмов и фич для развития пайплайна ранжирования, улучшения его качества и удовлетворения меняющихся бизнес-потребностей.
• Взаимодействие с кросс-функциональными командами: сотрудничество с техническими и нетехническими бизнес-партнёрами для разработки / обновления функциональности ранжирования (как внутри, так и за пределами команды).

Профессиональные навыки (Hard Skills)

• Не менее 4 лет опыта работы с Python для машинного обучения и бэкенд-разработки.
• Не менее 4 лет опыта разработки, развёртывания и поддержки моделей машинного обучения с сильным акцентом на системы ранжирования для поиска, рекомендаций или аналогичных приложений.
• Опыт обучения, оценки и оптимизации крупномасштабных ML-моделей с фокусом на инференс и обслуживание в реальном времени.
• Опыт работы с фреймворками для больших данных, такими как Spark, для обработки больших наборов данных и их интеграции в ML-пайплайны.
• Уверенное владение инструментами, такими как SQL, PySpark, Pandas и другими фреймворками, для извлечения, обработки и анализа данных.
• Опыт работы с инструментами оркестрации пайплайнов данных, такими как Airflow или Luigi, для управления и автоматизации рабочих процессов обучения моделей и доставки сигналов.
• Опыт работы над алгоритмами ранжирования, оптимизирующими такие метрики, как релевантность, конверсия, персонализация, вовлечённость пользователей, RPV, будет плюсом.

Личные качества (Soft Skills)

• Опыт сотрудничества в кросс-функциональных командах.
• Опыт успешного ведения проектов.
• Отличные навыки общения на английском языке.
• Готовность помогать окружающим вас коллегам расти как разработчикам и добиваться успеха.
• Способность быстро осваивать новые идеи и технологии, любовь к обучению и обсуждению их с другими.
• Любовь к экспериментам и использование данных и обратной связи от клиентов для принятия решений.

Преимущества

• Неограниченный оплачиваемый отпуск — мы настоятельно рекомендуем всем нашим сотрудникам брать как минимум 3 недели в год.
• Полностью удалённая команда — вы сами выбираете, где жить.
• Компенсация расходов на домашний офис! Мы хотим, чтобы у вас были все необходимые ресурсы для его организации.
• Новым сотрудникам предоставляются ноутбуки Apple.
• Бюджет на обучение и развитие для каждого сотрудника, обновляемый ежегодно.
• Отпуск по беременности и родам / отцовский отпуск для соответствующих критериям сотрудников.
• Работа с умными людьми, которые помогут вам расти и оказывать значимое влияние.
• Базовая зарплата: 80 000–120 000 долларов США в зависимости от знаний, навыков, опыта и результатов собеседования.
• Опционы на акции — предлагаются в дополнение к базовой зарплате.
• Регулярные командные встречи вживую для общения и совместной работы.