Описание
Команда отвечает за качество поисковой выдачи Ozon и развивает ML-модели ранжирования, которые помогают миллионам пользователей находить релевантные товары и влияют на пользовательский опыт, конверсию и продажи.
Задачи
•Развивать алгоритмы ранжирования поисковой выдачи и улучшать качество поиска
•Строить модели для повышения релевантности, конверсии и качества пользовательского опыта
•Анализировать поисковые и поведенческие данные, находить точки роста качества моделей
•Проводить A/B-тесты и принимать решения на основе данных
•Развивать производственные ML-пайплайны: обучение, развёртывание, мониторинг и переобучение моделей
•Исследовать и внедрять современные подходы в ранжировании, поиске и информационном поиске
•Участвовать в принятии ключевых технических решений в команде
•Разрабатывать и улучшать модели Learning to Rank для поисковой выдачи
•Применять трансформеры, векторные представления и подходы глубокого обучения для ранжирования
•Оптимизировать баланс между релевантностью, бизнес-метриками и пользовательским опытом
•Анализировать результаты экспериментов и находить новые направления для улучшения поиска
•Строить и развивать сквозные ML-решения от исследования до производства
Требования
•Опыт работы в Data Science и машинном обучении
•Понимание алгоритмов Learning to Rank и задач ранжирования
•Опыт работы с современными подходами машинного обучения: векторными представлениями, трансформерами и обучением представлений
•Сильная база в статистике, экспериментальном анализе и A/B-тестировании
•Опыт разработки производственных ML-систем и работы с большими объёмами данных
•Уверенное владение Python
Будет плюсом
•Опыт в поиске, рекомендациях, рекламе, маркетплейсах или электронной коммерции
•Опыт построения LTR-систем
•Работа с CatBoost, XGBoost, LightGBM, PyTorch, Kubernetes, Spark, Airflow или Kafka
•Интерес к современным исследованиям в области ранжирования, информационного поиска и рекомендательных систем
Условия
Условий в вакансии нет.
