Data Scientist (Search & Recommendations)

Название: Data Scientist (Поиск и Рекомендации) Компания: Mayflower Местоположение: Лимассол, Лемесос, Кипр

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

Сейчас мы ищем Data Scientist для присоединения к нашей команде ML

Обязанности

Поиск и извлечение

• Разработка и улучшение конвейеров извлечения для крупномасштабных производственных поисковых систем.
• Работа над генерацией кандидатов, обработкой запросов, сопоставлением, фильтрацией и стратегиями извлечения.
• Улучшение релевантности поиска, охвата результатов и общего качества SERP.
• Анализ неудачных поисков, 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

• Построение, обучение и оптимизация моделей ранжирования для поисковых систем и систем рекомендаций.
• Разработка решений learning-to-rank с использованием поведенческих, контентных, контекстуальных и реалтайм-признаков.
• Проектирование признаков ранжирования на основе кликов, конверсий, популярности, новизны, доступности и поведения пользователя.
• Оценка качества ранжирования с использованием Precision, Recall, NDCG, MAP, MRR и связанных метрик релевантности.
• Оптимизация моделей для низколатентного инференса и исследование деградации релевантности, предвзятости и обратной связи.

Рекомендательные системы

• Разработка моделей рекомендаций и стратегий генерации кандидатов для персонализированных и неперсонализированных сценариев.
• Создание этапов recall и ранжирования для многоэтапных конвейеров рекомендаций.
• Работа над вариантами использования рекомендаций для связанных товаров, дополняющих товаров, следующих действий и поведенческих рекомендаций.
• Разработка представлений пользователя, товара, сессии и контекста.
• Балансирование релевантности, разнообразия, новизны, охвата и бизнес-ограничений.

Эксперименты и оценка

• Разработка 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, реалтайм и низколатентными производственными системами.
• Обработка больших наборов данных с использованием Python, SQL, пакетных конвейеров, стриминговых систем и Kafka.
• Сотрудничество с командами product, backend, data engineering и MLOps для внедрения ML-решений в производство.
• Коммуникация технических решений, результатов экспериментов и компромиссов, при этом внося вклад в лучшие практики ML.

Вам здесь понравится, если у вас есть

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

Это может быть плюсом:

• Опыт работы с Elasticsearch, OpenSearch, Solr, Lucene или другим стеком поисковых движков.
• Опыт работы с векторными базами данных, Approximate Nearest Neighbor search и гибридным лексико-семантическим поиском.
• Опыт в области понимания запросов, классификации, исправления опечаток, синонимов или расширения запросов.
• Опыт работы с DSSM, two-tower моделями, BERT-based ранжированием, cross-encoders 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 вы можете ожидать, присоединившись к нам:

• Трудовой договор, соответствующий законодательству ЕС, и рабочая виза на Кипр на 3 года с полной поддержкой при релокации и оформлении визы, включая помощь для вашей семьи.
• Полный пакет релокации: билеты до Лимассола для вас и вашей семьи, проживание в квартире, оплачиваемое компанией в течение первого месяца, и полная поддержка при релокации, 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 (безлимитный 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 вашего пребывания 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 при покупке велосипеда.
• Инвестиции в ваше развитие: оплачиваемые языковые курсы и доступ к подходящим для вас программам развития, включая конференции, тренинги и коучинг для поддержки вашего профессионального пути.
• Культура признания: программа вознаграждения от коллег для признания ваших вкладов.
• Полностью оборудованный офис в центре Лимассола, со всем необходимым для глубокой работы и сотрудничества.
• Бесплатное питание в офисе и собственный кафетерий с высококачественными напитками и баром здоровья, полным питательных закусок.
• Сильная инженерная культура: международные команды, корпоративные мероприятия, тимбилдинги и хакатоны — потому что отличная работа получается в отличных сообществах.

Процесс найма

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