Middle+/Senior ML Engineer в Рекомендации
Summary
Senior ML Engineer on Wildberries' product recommendations team: designing algorithms for similar and complementary item recommendations to grow average basket size and conversion. Day-to-day involves training ranking/embedding and multimodal models, optimizing data prep and training pipelines (Polars/Pandas, PySpark, boosting libraries), and researching modern VLM approaches.
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.
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.