Geo Search отвечает за поиск, которым пользуются десятки миллионов клиентов, чтобы указать, куда они направляются, во многих странах, где коммерческие карты, на которые полагаются все остальные, часто ошибочны, неполны или просто отсутствуют. Мы создаем собственную платформу поиска и рекомендаций, что означает, что мы владеем данными, алгоритмами ранжирования и метриками. Команда является кросс-функциональной, охватывая backend, машинное обучение, мобильные приложения и QA, и работает с менеджером продукта, специализирующимся на релевантности, и с геоаналитиками. Она отвечает за поиск мест и автодополнение, геокодирование, ранжирование и персонализацию, определение местоположения и выбор места посадки, а также собственные экраны поиска на Android и iOS. Ее эффективность измеряется по конверсии заказов, конверсии поиска и средней обратно пропорциональной ранжировке (mean reciprocal rank).

Мы ищем старшего специалиста по данным (Senior Data Scientist), который будет отвечать за ранжирование, релевантность и рекомендации для геопоиска: модели, которые определяют, какие места видит клиент, в каком порядке, и как это меняется в зависимости от контекста.

Это роль, связанная с моделированием и производственной ответственностью, и она близка к одной из основополагающих. Вы определите, как измеряется релевантность, создадите обучающие данные с нуля и будете владеть последующими моделями. Интересное ограничение заключается в том, что предложения должны возвращаться в течение десятков миллисекунд после каждого нажатия клавиши, в городах, где картографические данные скудны, а люди набирают текст смешанными шрифтами, поэтому выбор модели будет основанным на доказательствах компромиссом, которым вы будете управлять, а не предпочтением: сегодня это градиентный бустинг для ранжирования на основе поведенческих данных, трансформеры и большие языковые модели там, где они занимают свое место в понимании запросов и межскриптовом сопоставлении, и нейронное реранжирование, если анализ ошибок это оправдывает. Истинные данные поступают из того, что реально делают водители, курьеры и клиенты, и из завершенных поездок, поэтому значительная часть работы заключается в преобразовании загроможденных поведенческих журналов в надежные метки. Вы будете измерять свое влияние посредством офлайн-оценки и онлайн A/B-тестов, а изменения достигнут миллионов клиентов в течение нескольких недель.

• Полное управление ранжированием, релевантностью и рекомендациями для геопоиска, от обучающих данных до моделей, работающих в продакшене.
• Создание конвейера меток, который преобразует сеансы поиска и завершенные поездки в надежные обучающие данные, включая коррекцию смещения положения и других эффектов представления.
• Обучение и владение моделями, которые упорядочивают результаты, и моделью уверенности, которая решает для каждого запроса, предоставляем ли мы собственный ответ или переходим к внешнему поставщику.
• Создание понимания запросов для наших рынков, включая межскриптовое сопоставление, с использованием больших языковых моделей для маркировки в офлайн-режиме и их упрощения до моделей, достаточно быстрых для пути нажатия клавиш.
• Полное управление оценкой: симулятором офлайн-воспроизведения, который оценивает записанные сеансы по сравнению с реальными поездками, анализом ошибок, который превращает сбои в работу для нужной команды, и онлайн-экспериментами, которые доказывают влияние.
• Поддержание работоспособности моделей после запуска, поскольку данные и города меняются.

Минимальные требования

• 5 или более лет создания моделей, которые были внедрены и улучшили производственные метрики.
• Прямой опыт работы с системами ранжирования, релевантности поиска или рекомендательными системами, включая методы их оценки.
• Экспертное знание Python и SQL, свободное владение градиентным бустингом и рабочее знание трансформеров.
• Опыт внедрения модели в продакшн и последующего управления ею.
• Способность работать в кросс-функциональных командах, поскольку работа над качеством поиска генерирует данные и инженерные задачи, которыми занимаются другие.

Предпочтительные квалификации

• Глубокие знания в области геокодирования, автодополнения или поиска мест.
• Практика в обучении ранжированию (Learning to Rank): парные и списковые цели, MRR, NDCG, Hit@k и их режимы сбоев.
• Тонкая настройка релевантности на OpenSearch или Elasticsearch, включая анализаторы.
• Многоязычный или межскриптовый поиск, например, арабский и арабский (Roman) или урду и урду (Roman).
• Упрощение языковых моделей в рамках бюджетных ограничений по времени отклика, и опыт работы с картографическими или геопространственными продуктами на развивающихся рынках.

Помогите нам бороться с несправедливостью, создавая справедливые возможности для миллионов людей в более чем 1100 городах 48 стран.

Развивайте свои профессиональные навыки, получая доступ к наставничеству, карьерному консультированию и обучающим программам.

Сотрудничайте с командами по всему миру и получите международный опыт в рамках нашей программы Global Talent Exchange.

Участвуйте в общекорпоративных соревнованиях, конкурсах, спортивных мероприятиях, проектах социального воздействия под руководством сотрудников и волонтерских проектах.

Работайте бок о бок с людьми, которые проявляют инициативу, открыто высказываются и бросают вызов самим себе для роста.

Совершенствуйте свои языковые навыки с помощью софинансируемых курсов и внутренних разговорных клубов.

Годовой оклад от 70 700 евро брутто.

Окончательные условия льгот могут варьироваться в зависимости от местоположения.