Middle+/Senior ML Engineer в Рекомендации

Объединенная компания Wildberries и Russ — это международная технологическая компания, образованная в результате слияния двух лидеров рынка — IT-компании Wildberries и оператора наружной рекламы Russ.

Команда Интеграционных проектов развивает рекомендации для новых продуктов компании - на разных рекомендательных поверхностях и в разных доменах: аптека, косметика, продукты и другие. Мы запускаем персональные, похожие и сопутствующие рекомендации под каждый продукт, помогая пользователю находить нужное, а бизнесу - растить конверсию и средний чек.

Сейчас мы ищем Senior ML Engineer для разработки и развития рекомендательных систем в этих продуктах.

Опыт работы в области ML от 3 лет;

Опыт разработки рекомендательных систем в продуктах - понимание подходов, принципов и архитектур;

Глубокие знания в классическом ML и опыт работы с актуальным стеком моделей;

Практические навыки в ML-стеке: Polars/Pandas для ETL, Numpy, Scipy, Scikit-learn, XGBoost/LightGBM/CatBoost, опыт разработки пайплайнов обучения и сериализации моделей;

Базовый опыт построения ETL-процессов с использованием SQL/PySpark;

Уверенные навыки в алгоритмах и структурах данных, знание как классических, так и нейросетевых подходов в рекомендациях, понимание архитектур трансформеров;

Опыт обучения эмбеддинговых и нейросетевых моделей для рекомендаций;

Желание развивать SOTA подходы в рекомендациях;

Опыт работы с векторными базами данных и инструментами ANN для быстрых поисков будет плюсом.

Обучение и развитие: языковые клубы, собственный корпоративный университет, программы развития управленческих навыков и многое другое;

Благополучие сотрудников: корпоративный пакет ДМС со стоматологией, корпоративный спорт, консультации психолога и дополнительные возможности аккредитованной IT-компании;

Множество сообществ: клуб спикеров, футбола, йоги, шахмат и т.д.;

Забота о семьях: создаем условия, в которых легко сочетать карьеру и заботу о близких – от гибкого подхода до масштабных проектов для детей сотрудников;

Скидки и партнерские программы: на обучение, страхование, покупки и многое другое;

Комфортная рабочая среда: бесплатное питание в офисе, современные офисы рядом с метро, корпоративная техника и портал для сотрудников.

Обязанности

Разрабатывать алгоритмы персональных, похожих и сопутствующих рекомендаций под разные продукты и рекомендательные поверхности;

Повышать релевантность рекомендаций для увеличения средней корзины и конверсии;

Оптимизировать и перестраивать пайплайн подготовки данных и обучения моделей;

Обучать модели ранжирования / эмбеддинговые модели, фьюзить табличные и контентные фичи, валидировать решение;

Запускать рекомендации в новых продуктах и адаптировать подходы под специфику каждого домена.