Мы ищем старшего специалиста по данным (Senior Data Scientist) - (Global Search, Consumer) в команду Search Ranking в нашем глобальном подразделении Search. Если вы преуспеваете на стыке передовых исследований в области глубокого обучения и высоконагруженных продакшн-систем — и вас увлекает автономное тестирование, управляемое ИИ — эта роль для вас.
Наша поисковая функция охватывает более 60 стран и 35 языков, обрабатывая более 80 миллионов поисковых запросов ежедневно на четырех континентах. Системы ранжирования, которые вы создадите, будут напрямую влиять на то, что увидят миллионы клиентов каждый раз, когда они откроют приложение.
Ваша миссия:
- Полный цикл владения стеком ранжирования: Разрабатывайте, создавайте и внедряйте в продакшн модели глубокого нейронного ранжирования — включая архитектуры DCN-V2, MMoE и Two-Tower — работающие с высокой пропускной способностью и низкой задержкой в продакшне. Вы будете отвечать за полный жизненный цикл: от оффлайн-тестирования и оценки до мониторинга и итеративного улучшения.
- Развитие исследований в области генеративного ML: Примите и продвигайте переход от ручного тестирования к оркестровке, управляемой промптами. Вы будете использовать LLM-агентов для кодирования (например, Claude Code, Gemini) для автономной итерации по созданию признаков и архитектурам Learning to Rank (LTR). Вдохновляясь парадигмой авто-исследований, вы будете разрабатывать ночные конвейеры экспериментов и анализировать результаты сотен автономных запусков для быстрого выявления сигналов.
- Лидерство в инновациях в области создания признаков и архитектуры моделей: Применяйте свой глубокий опыт в области сигналов ранжирования, хранилищ признаков и поиска на основе встраиваний (embedding) для повышения качества наших ранжировщиков. Предлагайте и проверяйте новые архитектуры моделей, основанные на последних исследованиях, преобразуя академические достижения в продакшн-системы.
- Обеспечение надежности продакшна: Поддерживайте строгие стандарты работоспособности моделей в продакшне. Вы будете отвечать за мониторинг дрейфа моделей, деградации задержек и целостности конвейера признаков, а также быстро реагировать при отклонении сигналов — поддерживая высокое качество ранжирования для пользователей на всех рынках.
- Междисциплинарное сотрудничество: Работайте в качестве технического партнера с бэкенд-инженерами, дата-инженерами и продакт-менеджерами для предоставления комплексных улучшений. Транслируйте сложные компромиссы ML в понятные нарративы для нетехнических заинтересованных сторон и участвуйте в формировании дорожной карты команды.
- Повышение уровня: Наставляйте младших и средних специалистов по данным, продвигайте лучшие практики в области строгости экспериментов и качества кода, и активно участвуйте в создании культуры обучения — особенно в отношении новых рабочих процессов разработки с использованием генеративных агентов.
Требования
- Магистр (или бакалавр с 6+ годами опыта работы) в области компьютерных наук, математики, физики или смежной количественной области. 4+ года промышленного опыта работы в качестве специалиста по данным (Data Scientist) или инженера машинного обучения (Machine Learning Engineer), применяющего ML в высоконагруженных продакшн-средах.
- Глубокое обучение для ранжирования и LTR: Практический, проверенный в продакшне опыт внедрения современных архитектур глубокого обучения для ранжирования — DCN-V2, MMoE, Two-Tower — с уверенным владением многозадачным обучением, кросс-взаимодействиями признаков и оптимизацией встраиваний (embedding) в большом масштабе. Прочная основа в методах LTR (pointwise, pairwise, listwise), метриках оффлайн-оценки (NDCG, MRR) и проблемах сопоставления оффлайн-метрик с результатами онлайн A/B-тестов.
- Генеративная и ИИ-ассистированная разработка: Владение LLM-агентами для кодирования и генеративными CLI-инструментами (например, Claude Code, Gemini) как первоклассными инструментами в вашем рабочем процессе разработки — не только для шаблонного кода, но и для автономной генерации экспериментов, прототипирования архитектур и быстрой итерации. Знакомство с парадигмой авто-исследований и комфорт при анализе больших объемов автоматически сгенерированных результатов экспериментов.
- Техническая глубина и MLOps: Эксперт в Python и его экосистеме ML (PyTorch, TensorFlow, scikit-learn). Уверенное владение SQL (dbt), облачными средами (GCP или AWS) и обработкой больших данных в масштабе (PySpark, Scala). Уверенное владение полным жизненным циклом ML — хранилища признаков, векторные базы данных, версионирование моделей, фреймворки A/B-тестирования и развертывание в инфраструктуре высокопроизводительного обслуживания с низкой задержкой. Практический опыт использования MLOps-практик: CI/CD для ML-конвейеров, Metaflow, отслеживание экспериментов, реестр моделей и продакшн-мониторинг, охватывающий обнаружение дрейфа, отслеживание задержек и оповещение о качестве данных.
- Решение проблем и ответственность: Умение работать в условиях неопределенности и преобразовывать широкие бизнес-цели в четко очерченные проекты в области науки о данных. Вы несете ответственность за результаты, а не только за выполненную работу.
- Командный дух: Подтвержденная способность эффективно работать в кросс-функциональных, глобально распределенных командах. Сильные коммуникативные навыки для изложения поведения моделей, результатов экспериментов и компромиссов как технической, так и нетехнической аудитории.
Преимущества
Забота о том, чтобы вы и все наши Герои были в порядке, счастливы и здоровы, всегда присутствует. Потому что если вы в хорошей форме, то и мы в хорошей форме.
- Воспользуйтесь нашей гибридной моделью работы и присоединяйтесь к команде для личного общения и сотрудничества в нашем красивом кампусе в Берлине 2 дня в неделю.
- Мы предлагаем 27 дней отпуска с дополнительным днем на 2-м и 3-м году работы.
- Мы поддержим вас в развитии и карьерном росте: 1000 € Образовательный бюджет, Языковые курсы, Поддержка родителей и доступ к платформе Udemy Business для изучения различных онлайн-курсов.
- Двигайтесь и выпускайте эти чудесные, улучшающие настроение эндорфины: Медицинские осмотры, Медитация и тренажерный зал.
- Наличные. Деньги. Кэш. Как бы вы это ни называли, мы поможем вам с этим: Программа покупки акций для сотрудников, Банк отпусков (Sabbatical Bank), Скидка на проездной билет, Страхование жизни и от несчастных случаев, Корпоративный пенсионный план.
- Сила объединения за едой непревзойденна. Все вкусное: Цифровые ваучеры на еду и продуктовые ваучеры.
- Интересно, каково это — переезжать в Берлин? В этой статье мы собрали 10 вещей, которые вам нужно знать о переезде в Берлин и как Delivery Hero может вам помочь. Вы также можете посетить наш релокационный хаб и узнать больше информации о переезде в Берлин.
- Готовы подготовиться к собеседованию? Ознакомьтесь со списком 5 наиболее распространенных вопросов и ответов на собеседовании, созданным в сотрудничестве с нашими рекрутерами.
Готовы присоединиться к нашей команде? Если вы хотите расти, сотрудничать и быть частью ведущей мировой платформы доставки, мы будем рады услышать вас. Подайте заявку сегодня!
Мы верим, что разнообразие и инклюзивность являются ключом к созданию не только захватывающего продукта, но и потрясающего клиентского и сотрудницкого опыта. Развитие этого начинается с найма — поэтому мы не дискриминируем по признаку расовой принадлежности, религиозных убеждений, цвета кожи, национального происхождения, гендерной идентичности или выражения, сексуальной ориентации, возраста, семейного положения или инвалидности, или любого другого аспекта, который делает вас вами.
Мы призываем вас сообщить нам, если вам потребуется какая-либо помощь или особая поддержка в обеспечении доступности для обеспечения беспрепятственного прохождения собеседования — просто сообщите нам по электронной почте нашему сотруднику по инклюзивности по адресу inclusion@deliveryhero.com.
Соискателям с тяжелой формой инвалидности при равной квалификации будет отдаваться предпочтение.
Вы можете с самого начала сообщить нам свои местоимения (он/она/они), чтобы мы могли уважительно обращаться к вам с первого контакта.
Являясь ведущей мировой платформой местной доставки, наша миссия — обеспечить потрясающий опыт, быстро, легко и с доставкой до вашей двери. Мы работаем примерно в 65 странах мира, используя технологии, разработанные людьми. Являясь одной из крупнейших технологических платформ Европы со штаб-квартирой в Берлине, Германия, Delivery Hero с 2017 года котируется на Франкфуртской фондовой бирже и входит в индекс MDAX. Мы даем возможность творческим умам находить решения, которые оказывают влияние на нашу экосистему. Мы движемся быстро, действуем и адаптируемся. Независимо от того, откуда вы родом или во что верите, мы строим, доставляем, лидируем. Мы — Delivery Hero.
